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讨论总结

该讨论主要围绕DeepScaleR - 1.5B - Preview模型使用强化学习（RL）进一步训练展开。从模型的训练方法、性能提升（如在数学领域的表现）、在PocketPal中的体验、审查机制，到对模型改进的质疑、对未来发展的期待等多方面进行了交流，参与者积极分享观点，有技术探讨，也有个人感悟。

主要观点

  1. 👍 Deepseek提出用RL进一步训练蒸馏模型可提升性能
    • 支持理由：R1论文中有相关建议。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepScaleR - 1.5B - Preview是首个对1.5B蒸馏模型使用RL进一步训练的模型
    • 正方观点：在相关研究中有独特地位。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 模型训练先限制上下文窗口到8k再扩展可提升性能
    • 解释：先提高推理效率再释放更多性能。
  4. 🤔 最终模型在数学领域与o1 - preview可比
    • 解释：特定领域的性能表现相近。
  5. 💥 现有的模型主要擅长预训练数据，架构存在缺陷
    • 正方观点：在实际应用中有表现不足。
    • 反方观点：无明确反对，部分人有不同理解。

金句与有趣评论

  1. “😂 在R1论文中，Deepseek建议进一步训练蒸馏模型使用RL将从它们中释放更多性能。”
    • 亮点：点明模型性能提升的理论依据。
  2. “🤔 nojukuramu：This is the first model that i run in PocketPal that actually does a long reasoning and provides an actual answer”
    • 亮点：体现该模型在PocketPal中的良好表现。
  3. “👀 randomrealname：It is all smoke and mirrors. These models are still only good with pretrained data.”
    • 亮点：指出模型存在的问题。
  4. “😎 Ok - Dish - 5462: Time makes a dumb model smarter, I will apply to my future son”
    • 亮点：奇特的类比，将模型与人类发展相联系。
  5. “😏 What a great time to be alive and witness such advancements in AI!”
    • 亮点：表达对见证AI进步的感慨。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数参与者对AI的发展、模型的进步持正面态度，如对能见证AI进步感到高兴、对模型的表现表示惊叹等。主要分歧点在于对模型的改进效果和模型本身架构是否存在缺陷的看法，这可能是由于不同的使用体验、对技术理解的深度以及对模型未来发展的预期不同所导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在AIME 2025的性能测试可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型改进有效，可能会推动相关AI技术在更多领域的应用；如果模型存在架构缺陷等问题，可能会促使研究人员对模型架构进行优化，影响AI技术发展方向。

详细内容：

标题：《DeepScaleR-1.5B-Preview 模型引发的 Reddit 热议》

在 Reddit 上，一个关于“DeepScaleR-1.5B-Preview: Further training R1-Distill-Qwen-1.5B using RL”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要探讨了对 DeepScaleR-1.5B 模型进一步使用 RL 训练的相关内容。引发的主要讨论方向包括模型的性能表现、成本、与其他模型的对比、在不同领域的应用以及技术原理等。

文章将要探讨的核心问题是：DeepScaleR-1.5B 模型的新训练方法究竟能带来多大的提升，以及它在实际应用中的优势和局限性。

讨论焦点与观点分析

有人指出，在 R1 论文中，Deepseek 认为使用 RL 对蒸馏模型进行进一步训练能解锁更多性能，此模型是首个对 1.5B 蒸馏模型这样做的。其方法是先用 GRPO 训练模型，并将上下文窗口限制在 8k 令牌以提高推理效率，然后扩展上下文窗口以解锁进一步的性能。最终模型在数学领域可与 o1 - preview 相媲美。但也有人提出，也许在 8k - 16k 阶段模型开始说太多，现在有点抵制长度，如果继续训练可能会再次提升。

有人好奇这个模型实际的成本是多少，能否对复杂编码问题进行类似的蒸馏，以及该方法能否从特定链接中受益，或者两种方法是否相互排斥。

有人质疑当上下文长度从 16 - 24k 增加时，平均响应长度为何下降。还有人询问奖励图何时开始显著呈现上升趋势。

有人认为蒸馏模型可能只是通过 RL 能够更好地回忆，更平滑的奖励在某种程度上证明了这一点。也有人对是否有兴趣采用“Hyperfitted”版本提出疑问。

有人认为模型存在被审查的情况，还有人感叹科技进步之快。有人表示复杂模型需要从大型推理模型进行微调才能有好的开端。有人认为这些蒸馏模型就像 R1 - zero，蒸馏可以作为小型模型 RL 学习的冷启动数据。

有人认为这些模型仍依赖预训练数据，架构存在根本缺陷，也有人认为小模型有知识广度，需要大模型来提炼知识深度。

有人表示很高兴自己之前太悲观，尝试了一些数学案例但未发现显著改进。有人认为机器性能不会有显著提升，获取顶级本地机器现在比 10 年前更昂贵。但仍对 32B 或更小的模型感兴趣，认为结合视觉和听觉数据以及熟练使用工具能进一步增强智能。

有人指出该 1.5B 模型与 o1 接近听起来不太可能，质疑这与模型过度拟合导致看似通用但无更多进展的“grokking”方法有何不同。

有人提到该模型文件大小为 7Gb，而原始的只有 3.5 Gb，怀疑是否改变了浮点数大小。也有人解释其权重为 FP32，精度损失在推理时影响不大。

有人称有量化版本小到几百兆字节。还有人做项目时遇到模型能正确回答一些但无法解决复杂查询的问题，询问能否在提供 R1 的云上运行，以及这是否是个好的简历项目。

讨论中的共识是大家都对模型的新进展表现出关注和思考。特别有见地的观点如将蒸馏模型与 R1 - zero 类比，丰富了对模型的理解和探讨方式。