Deepseek R1 Zero成功复现全过程记录

作者丨涮月亮的谪仙人

' z2 h8 W0 q! H/ A" t

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/21290410831

+ ]$ {1 d# m  i6 }

编辑丨极市平台

项目代码可见：Unakar/Logic-RL(https://github.com/Unakar/Logic-RL)，欢迎关注和star!

我们将开源完整的wandb曲线和训练日志，wandb report(https://wandb.ai/ustc_ai/GRPO_logic_KK/reports/GRPO-Zero--VmlldzoxMTIwOTYyNw?accessToken=gnbnl5mu5pwfww7gtwxymohg85w7d7vthvjvbl4w8yxg0a99vf1k22m11e61cvv8)

在大四的最后一个寒假，和@AdusTinexl @ShadeCloak 两个小伙伴捣鼓出了点有意思的东西，非常开心，欢迎各位合作，指导！

先展示一下结果：
/ t4 _' k  M& n. G4 J: b. J

基座模型Qwen 7B在测试集上只会基础的step by step逻辑。

无 Long CoT冷启动蒸馏，三阶段Rule Based RL后 （约400steps），模型学会了

; ^( J9 o9 J3 U. ~5 Y( f
• 迟疑 (标记当前不确定的step等后续验证)，
  & d/ U% N3 U7 h8 Z/ E
• 多路径探索 (Les't test both possibilities),
  2 w( G) T+ L: p4 y
• 回溯之前的分析 (Analyze .. statement again)，
  # u% s3 {8 s% u4 r/ C& f5 T5 u
• 阶段性总结 （Let's summarize, Now we have determined），
  
• Answer前习惯于最后一次验证答案(Let's verify all statements),
  
• Think时偶尔切换多语言作答 （训练数据纯英文的情况下，思考部分是中文，最后answer又切回英文）
  

测试集上性能也一举超越了gpt4o 的0.3，达到了 0.41的准确率，相比自身初始0.2 acc翻了一倍

$ c8 P! ]9 Q# e5 }7 G' O$ |; k

非常漂亮的回复

5 X0 L+ i+ p' x3 @& b% y+ O

- z6 E( v! A7 |# {4 R7 z$ U9 I7 X

demo1:迟疑，回溯，总结，verify。训练后期模型总是倾向于在最后输出answer前，优先全部verify一遍。这些能力是RL训练涌现的，未加任何引导

偶尔的多语言现象

+ A- W# o7 U& B: D# X6 W$ }

demo2: 多语言的例子，思考忽然说中文，最后为了格式奖励用英文做最终回答，回复是对的

& k( i( A: G# h
) F" t8 m& I( f- y4 |' H6 m

+ R' k. r" Q8 U2 O% n9 J+ Y

demo3：训练前模型原本的输出作为参考, 笨笨的也很可爱，看得出来是一点verify之类的基本思考单元也没有

) s4 b7 w, R; W: _

Response长度增长

8 h5 {; K3 H# s& V& |

Demo 4, Settings: prompt mean 276 tokens, origin response mean 400 tokens

* _: o- w6 V6 a/ }& O- P) J

据我所知，这是第一个稳定实现输出长度大幅超越原始模型平均长度的（数据集prompt长度全部小于300 tokens，相比于基座模型原本输出的平均长度 400 tokens， 训练后期平均长度稳定在650 tokens，约50%的涨幅）

! `' U  m6 t, s2 ]$ E

Reward曲线

8 d: X) x; n  O' y8 U7 a

我们设置了严苛的format reward和Answer Reward。

8 @" M- U  s' ^' w1 d

Reward只有这两部分构成，避免任何reward hacking。

我们编写了不少if else逻辑和正则。刚开始模型总能以匪夷所思的方式绕过我的预想，在和它一次次的斗智斗勇里完善了rule的编写

我们发现模型在学习format的时候，其实是一个快速收敛--逐渐崩坏--又忽然找回format的形式,与我们三阶段RL训练设置吻合。

' E3 C; ^7 y8 R8 h

还有一个有趣的小发现，在中间阶段，模型似乎认为格式反而阻碍了它的思考：日志里看到不少例子，模型在tag开始后意识到自己犯错了，想重回进入思考模式，可惜被format reward狠狠惩罚了

( J3 i5 J4 l. Q  B# a  d
! k8 _/ b- A8 X" }9 ^% J

/ O! u+ A! k, q6 E

Demo 5, 依次是平均reward, 全对的比例，格式错误比例，答案做错的比例

基本Settings
, T: y$ e2 ]) Q1 l0 n( |5 f$ E, Z+ N
* u. b3 v) E' v% ]. U# J- u; X- U训练数据合成

其实只有2K不到的训练数据集，完全由程序合成，确保对基座模型是OOD数据。

其中逻辑问题类似老实人和骗子的益智题，老实人总说真话，骗子总说假话，下面N个人，各有各的表述，请判断谁是骗子。我们以此为例讲解实验细节。

可控性也不错，可以人为设置难度分级。测试下来gpt4o的acc在0.3左右，而3epoch的RL训练后，我们成功让qwen-7B达到了0.41。

7 {3 L: _+ O/ l. R0 n" y; A

gpt4o和claude sonnet在这种逻辑题上的准确率出乎意料的低。我们选了一个合适的人数来控制难度，确保它高于qwen 7B当前的能力，但又不会过难(在8个人的情况下，qwen完全不能作答，RL训练曲线也堪比蜗牛爬。我们最后选取了5人作为基线)

模型基座选取

我们注意到deepseek官方开了一系列distill模型，测试下来感觉有点矫枉过正了，小参数量承载了超越其自身的推理能力。回复里的wait, alternatively这种字眼频率过高。

& |1 F3 }# w$ \  W4 {. J

Deepseek distill系列选了qwen-math-7B作为基座。我们本来也是这个，后来发现这个模型有坑:

• 首先它指令跟随能力比较一般，很难学会format；
  
• 其次，它说话老爱用python code解题，训练很难克服
  + G, q# i: h- d5 Z/ e/ c
• 移除system prompt后，还是习惯用\box{}包裹answer，还是format不行
  9 B! B$ ~* P& k/ m' e' i2 `/ I1 Y
• Markdown味道太重，一板一眼的，Reasoning模型本应思想跳脱一些才是
  

我们训了几版RL，效果始终不好，最后决定放弃Qwen Math系列，Qwen 7B 1M就好

) z# e/ u3 f" dRL基本设置

我们初始还是PPO，训练确实稳定，就是太慢了。Reinforce系列测试下来又快又好，显存还低，强烈推荐。

为了和deepseek对齐，我这里放出的所有结果都是GRPO Setting下的。

由于我只有四卡A100，跑实验相当费劲，坐等来个大佬资助我跑实验 ()

Train batch size只有8，Rollout先大后小 (32-64-16)

7 m: O6 I( R$ v8 D# A三阶段RL
$ ]3 o+ R* |0 b3 x

我的经验是：高温采样+超大rollout Matters

" S( V8 Q% b; |# oStep1: 课程学习与格式遵循

' N$ u) B9 e; f8 P% Y, c( N

为了训练的平稳过渡，我们先用少量3人逻辑题做预热，使用默认采样设置。

# w- e% T1 x0 g- Y

此阶段主要是学的格式，只要不遵守该规则，我们就施加很大的负面奖励。模型在10step训练里很快就能学会把format error降到0.1的占比

2 }' {2 |3 l4 M, I* o, Z& u

伪变长：此阶段观察到极少量的response length ++，主要提升的是最短response的长度，max response长度基本没变，是反馈到mean length上是一个变长的过程。

以及此阶段确实验证了Pure Rule Based RL有效性，Val acc一直在涨，不过不如SFT来收益来的快

Step2：高温采样与大量rollout
" N: X& p1 P* ?& w
+ h+ d/ ?: _: u' b

数据集过渡到正式的5人谜题，此阶段训练持续最长。也是最容易崩溃的时候。

- L5 C* [' Z  }! b, [$ w/ [

我训了14版超参，都是崩坏的，泪目，下面讲讲一些好玩的崩坏demo。

  C) a* c! _7 ?

尝试将采样温度设置为1.2附近。(实测1.5会崩，1.5什么鸟语言都蹦出来了)。topp和topk也调了一下，主要目的是紊乱模型回复格式，破坏其markdown的输出风格，增加token多样性。

: m# p3 g  T9 s$ \' }

下图是截取的模型一个很有意思的repeat现象，可以看得出来，RL极大地增加了verify token被chosen的概率，这纯粹是自发形成的。数据集没有任何verify相关的思考token。

$ P- Y) ?% X2 k4 T* v# ?

1. 模型的呓语：它想verify, 要precise, 注意consistent执念很深

/ s9 q. S, {0 }% v( s

2. Retrying too late，但没有后悔药可以吃

模型已经到达最后需要输出结果的answer阶段了，忽然意识到自己前面犯了错，想重回think模式，但是retry太晚了，这样的行为会被给予严厉的负format惩罚

3. 忽然学会了正确地verify，以及先总结初步结论再做进一步探索，但思考过程还是比较简陋

: G: k1 P3 R  ?2 V

  e- ]6 E) l& k. u0 E

这里有很多有意思的设置小细节和中间输出的观察，非常值得深入探索

请等后续，几周内我们会写好完整文章~

: A9 n7 P- ?1 J, g2 U" I! }Step3: 漫长的退火

3 O( r/ ?  w, [, u7 c+ F) v

采样设置里逐步回归正规，比如温度从1.2慢慢降到0.9。

此阶段模型的输出如demo1所示，非常的成熟，有verify，有反思，有回溯，有格式，要啥有啥，我很满意的。

整体思考并不冗长，废话也不多，比distill模型的回复看起来正常多了。

学习率也逐级递减到了2e-7。此阶段模型收敛速度贼慢，但多等一会，会有很多惊喜。还是让它训着吧。

" Y. W- ^$ Z/ ]; i. g$ [, d4 E奇怪的想法
, {5 q$ M& ~0 d. C: \

% Y6 y: d: F7 H% w4 s0 [* P5 u/ @5 [
• 语言混杂的现象非常迷人。手动查找log，似乎后期每个语言混杂的response都是对的，难道对模型来说混合语言作答是更有利于它reasoning的pattern?
  % I2 p  D% g9 W1 A
• 进一步地，谁说thinking porcess一定要是人类可读的，只要answer看得懂就行。如果答案对，我宁可中间全是乱码也无所谓(bushi）
  ! m& ]6 s  s( m& A* y% d9 R3 e
• 只要能从模型输出里恢复出人类要的答案，answer format其实也是不必要的，只是测试验证的难度大大增加了。看上去又回到了某种ORM的老路..
  
• Response增加是合理的。此前模型只会一路走到黑，多了几次verify和check后，自然长度增加
  
• 泛化性：当前模型的思考能力实测是可以迁移到GSM8K的。由此展开或许可以跑一堆实验...
  
• 此外，本地存了一堆ckpt，坐等后续可解释性分析哈哈哈。之前一直想做Long CoT的可解释性，现在手头终于有一些ckpt随便测了，启动！
  

最后扯一句，Deepseek真是越来越强了，眼睁睁看着从deepseek v2开始，成长到过年期间发现街头巷尾都在讨论它。逐渐变成了攀不上的模样(可能最早期我bar也不够）。欸，真想去deepseek实习看看。春节最快乐的事情，就是看着zero模型RL曲线嘎嘎地涨！