缩放定律失效了？

克雷西 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

7B开源模型，数学能力超过了千亿规模的GPT-4！

它的表现可谓是突破了开源模型的极限，连阿里通义的研究员也感叹缩放定律是不是失效了。

无需借助任何外部工具，它就能在竞赛水平的MATH数据集上达到51.7%的准确率。

在开源模型中，它第一个在该数据集上达到一半的准确率，甚至超过了早期和API版本的GPT-4。

这一表现让整个开源社区为之震撼，Stability AI的创始人Emad Mostaque也表示研发团队属实让人印象深刻，而且潜力被低估了。

它，就是深度求索团队最新开源的7B数学大模型DeepSeekMath。

7B模型力压群雄

为了评估DeepSeekMath的数学能力，研究团队使用了中（MGSM-zh、CMATH）英（GSM8K、MATH）双语的数据集进行了测试。

在未使用辅助工具、仅靠思维链（CoT）提示的情况下，DeepSeekMath的表现均超越了其他开源模型，其中包括70B的数学大模型MetaMATH。

和自家推出的67B通用大模型相比，DeepSeekMath的成绩也有大幅提升。

如果考虑闭源模型，DeepSeekMath也是在几个数据集上都超越了Gemini Pro和GPT-3.5，在中文的CMATH上超越了GPT-4，MATH上的表现也与之接近。

但要注意的是，GPT-4按泄露规格是一个千亿参数的庞然大物，而DeepSeekMath参数量只有7B。

如果允许使用工具（Python）进行辅助，DeepSeekMath在竞赛难度（MATH）数据集上的表现还能再提高7个百分点。

那么，DeepSeekMath优异表现的背后，都应用了哪些技术呢？

基于代码模型打造

为了获得比从通用模型更好的数学能力，研究团队使用了代码模型DeepSeek-Coder-v1.5对其进行初始化。

因为团队发现，无论是在两阶段训练还是一阶段训练设置下，代码训练相比于通用数据训练都可以提升模型的数学能力。

在Coder的基础上，研究团队继续训练了5000亿token，数据分布如下图：

训练数据方面，DeepSeekMath使用的是从Common Crawl提取的120B高质量数学网页数据，得到了DeepSeekMath Corpus，总数据量是开源数据集OpenWebMath的9倍。

数据采集过程是迭代式进行的，经过四次迭代，研究团队收集了3500多万个数学网页，Token数量达到了1200亿。

为了确保训练数据中不包含测试集的内容（因为GSM8K、MATH中的内容在互联网上大量存在），研究团队还专门进行了过滤。

为了验证DeepSeekMath Corpus的数据质量，研究团队分别用MathPile等多个数据集训练了1500亿token，结果Corpus在多个数学基准上效果明显领先。

对齐阶段，研究团队首先构建了一个776K样本的中英文数学指导监督微调（SFT）数据集，其中包括CoT、PoT和工具集成推理等三种格式。

而在强化学习（RL）阶段，研究团队使用了一种名为“基于组的相对策略优化”（Group Relative Policy Optimization ，GRPO）的高效算法。

GRPO是近端策略优化（PPO）的一种变体，过程中传统的价值函数被替换为一个基于组的相对奖励估计，可以减少训练过程中的计算和内存需求。

同时，GRPO通过迭代过程进行训练，奖励模型会根据策略模型的输出不断更新，以确保策略的持续改进。

曾推出首个国产开源MoE模型

推出DeepSeekMath的深度求索团队，是国内开源模型领域的一名“头部选手”。

此前，该团队就曾推出过首个国产开源MoE模型DeepSeek MoE，它的7B版本以40%的计算量击败了相同规模的密集模型Llama 2。

作为通用模型，DeepSeek MoE在代码和数学任务上的表现就已十分亮眼，而且资源消耗非常低。

代码方面，该团队推出的DeepSeek-Coder的编程能力在代码生成、跨文件代码补全、以及程序解数学题等多个任务上均超过了同等规模的开源标杆CodeLllama。

同时，它也击败了GPT-3.5-Turbo，成为最接近GPT-4-Turbo的开源代码模型。

如前文所说，此次推出的DeepSeekMath，也正是在Coder的基础之上打造的。

而在X上，已经有人开始在期待Coder和Math的MoE版本了。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2402.03300
参考链接：
[1]https://twitter.com/deepseek_ai/status/1754701472363958581
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/CPyKHnBNzJuCn-wZ1wpPoA