深入探討 Reasoning models 與 Test-Time Compute | DeepSeek-R1 的建構

2025/03/05 · 技術 · 閱讀約 21 分鐘

目前已知的推理模型 (Reasoning models)，調查範圍至2025 年 2 月 28 號

最近，一種全新類型的 LLM 正在迅速崛起 — — 推理模型 (Reasoning models)，如 OpenAI-o1、DeepSeek-R1 與 Alibaba QwQ 等。在這種 Reasoning models 出來之前，許多 AI 研究人員以及使用這些技術的人都更傾向於讓模型「立刻」產生輸出。然而，OpenAI 推出的 o1 模型所引入的「慢思考」 理念，徹底改變了這一切，o1 在程式測驗競賽的表現突出 (第 89 位)，也在 US math olympiad qualifier 排進前 500 名，甚至在物理、生物與化學等多項 benchmark 中，達到了超越博士級別的準確率。

自從這一突破出現之後，我們清楚地看到，當模型並不「匆忙」而是有時間「思考」逐步推理時 ，模型的推理能力有多麼強大。而這些都與一個很有意思的主題息息相關：Test-Time Compute。

因此，本文將以淺顯易懂的語言，探討什麼是 Test-Time Compute 以及其與 Reasoning models 的關係。我們會先從 Reasoning models 的起源與演進說起，並探討什麼是 Test-Time Compute；在了解這一切基礎後，我們會以 DeepSeek-R1 為例，探究其是如何應用 Test-Time Compute；緊接著討論 Test-time Compute 的效果與限制；最後則是展望這塊領域未來的發展發向。

什麼是 Reasoning models ?

Reasoning models 是一種新的 LM 分類，這種模型的特色在於將複雜的問題分解為更小、更易於管理的步驟，並透過明確的邏輯推理來解決，也成被稱為 Reasoning Language Models (RLMs) 或 Large Reasoning Models (LRMs) ( Besta et al. ,2025 )。

RLMs 與 一般 LM 的差異可以用 Kahneman 的暢銷書籍《快思慢想》(Thinking, Fast and Slow) 中的概念作比喻。書籍中提到人類有兩種認知模式系統：

1. 系統 1 思維 (System-1 thinking)：更快、更直覺
2. 系統 2 思維 (System-2 thinking)：相對更為緩慢、深思熟慮且邏輯性強

人類的兩種認知模式：System 1 thinking & System 2 thinking

System 1 任務，一般的 LM 就能透過一些技巧輕鬆解決，世界各地每天使用 ChatGPT 的許多學童都可以證明這一點；然而 System 2 任務，如大學數學題，對 LM 來說就沒那麼簡單，為了解決數學應用題，模型需要將問題分解為多個推理步驟，而這就是我們 RLMs 所在做的事。

Reasoning models 起源

在 LLM 展現出優異的 System 1 任務能力後，研究者開始探索其在 System 2 任務上的瓶頸與改進方法。其中， Wei et al. (2022) 所提出的 Chain-of-Thought (CoT) 實驗成為一大突破，該研究發現，僅需在 Prompt 中加入簡單的指令，例如「讓我們一步步思考 (Let’s think step by step)」，即可促使 LLM 進行推理步驟，大幅提升其推理能力。隨後， Kojima et al. (2022) 進一步驗證了這一現象，並推動了一系列相關研究的發展，如 ToT (Tree of Thoughts) 等更複雜的推理框架。

表面上，o1 所展現的「多思考」似乎與現有的 CoT 技術相似，但二者有著關鍵差異。CoT 這類技術鼓勵模型將推理過程和思路闡述出來，但推理過程的中間步驟並未經過驗證，或與其他可能性進行權重比較。因此，即使大部分步驟正確，若其中某一步出錯，也容易會導致最終答案錯誤。也就是說，這些方法僅是 Prompt 的層面讓 LLM 展現這個能力，並未真正讓模型本身學到推理的能力，換句話說，LLM 仍無法真正「內化」這種推理流程。

Reasoning models 演進

目前建立 RLM 的技術基礎仍然 不透明且複雜 ，同時也仍不清楚 OpenAI o1 的創新是否來自於模型本身，或還是仰賴外部系統。雖然 OpenAI o1 的技術還披著一層面紗，但不可否認的是它帶動了 RLM 演進，而這一切的發展都離不開以下三個關鍵的技術進步：

1. 基於 RL 的模型設計，如 AlphaZero
2. 基於 LLM 和 Transformer 的模型進步，例如 GPT-4o
3. 超級電腦、高效能運算 (HPC) 能力的不斷增長

Besta et al. (2025) 探討 RLM 的歷史與演進的三大要素

有鑑於 OpenAI o1 的成功，有一系列研究試圖探討重現 OpenAI o1 的思考系統。如 Besta et al. (2025) 與 Wang et al. (2024) 皆提到，RLM 的設計可能結合了多種技術，如蒙地卡羅樹搜尋 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 或 Beam Search 這樣的搜索算法來提升決策品質，並利用強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 進行調整。此外，Process-Based Supervision (PBS)、上述提到的 CoT 與 ToT，甚至檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 也被認為是其核心機制之一。

而在開源領域 OpenR (Wang et al., 2024) 、 Rest-MCTS (Zhang et al., 2024) 、 Journey Learning (Qin et al., 2024) 、 LLaMA-Berry (Zhang et al., 2024) 也做了諸多嘗試，如以下是 Journey Learning 的研究歷程。

Qin et al. (2024 ) 探索 OpenAI o1 技術的研究歷程，發佈於 2024 年 10 月 8 日

Reasoning models 與 DeepSeek-R1

然而，以上這些方法均未能達到與 OpenAI o1 相當的推理效能。直到 DeepSeek-R1 的出現才打破了這個僵局，根據 DeepSeek 在其論文中所述 ( DeepSeek-AI et al., 2025 )，他們的理念明確地承襲 OpenAI o1 提倡的核心 — — 深度、逐步的推理過程在解決複雜任務時至關重要。而驅動他們的動力是：如何讓模型在推理階段更深入的「思考」，因此他們著手研究對 Test-Time Compute 的擴展。

其實回頭來看，OpenAI o1 在其技術報告 ( OpenAI, 2024 ) 便首次引入了通過延長推理過程來進行 Test-Time Compute 的擴展，且該報告與 DeepMind 的研究 ( Snell et al., 2024 ) 皆顯示，傳統應用於訓練階段的 Scaling Law 也同樣適用於推理階段。這一點不僅在數學、物理與化學等 benchmark 上得到驗證，也使得模型在實際應用中更接近人類專家的思考模式。

o1 效能隨著 Train-Time compute 和 Test-Time Compute 而平穩提升 ( OpenAI, 2024 )

DeepSeek 在模型架構與訓練方法上有自己的設計特色，其特別強調 RL 以及Test-Time Compute 的擴展。因此接下來我們隨著 DeepSeek 的步伐，來一步一步探討他們是如何搭建 RLM，但在這之前，我們得先來了解什麼是 Test-Time Compute。

什麼是 Test-Time Compute ?

Test-Time Compute 是指的是模型在推理階段所使用的計算量 — — 也就是模型在訓練完成後，為產生答案所投入的資源與時間。從根本上來講，Test-Time Compute 代表了在人工智慧系統中 分配計算資源方式的轉變 。

在 2024 年上半年之前，為了提升 LLM 的效能，開發者通常會增加以下三個面向的規模來提升性能，這也就是以前常說的 Train-Time compute。儘管這種模式已被證明非常有效，但隨著 pre-training 的模型越來越大，其所需的資源變得越來越昂貴，甚至已經出現需要花費數十億美元狀況。

• 模型參數 (parameters)
• 資料集 (tokens)
• 計算量 (FLOPs)

而就剛上文提到的，Train-Time compute 的 Scaling Law 也同樣適用於 Test-Time Compute，這種規律早在 Jones (2021) 對棋盤遊戲研究就發現，Train-Time compute 的增加大致與 Test-Time Compute 的減少呈線性關係，且減少的倍數相同。

不同基準下 Train-Time compute 與 Test-Time Compute 的關係 ( Jones, 2021 )

這個新的規律發現，讓開發者重新思考計算資源的分配，不再只關注於 pre-training 過程，而更注重推理階段的運用。在 Test-Time Compute 投入更多的資源，意味著 LLM 能進行更深層的推理與「思考」，這對打造能自行優化、自主處理開放式高強度推理與決策任務的代理 (agent) 來說至關重要。

DeepSeek-R1 如何應用 Test-Time Compute ?

2025 年 1 月 20 日 DeepSeek 推出三種不同的模型 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Distill，從這 三種模型的演進 ，我們可以清楚的看到 DeepSeek 是如何建構 RLM。

以下是三種模型的簡介 ，由下圖可以很清楚看到整個流程是如何變化：

1. DeepSeek-R1-Zero ：純 RL 模型。
2. DeepSeek-R1 ：先使用少量多步驟推理的範例進行微調，再應用 RL。
3. 蒸餾 (Distillation) ：將DeepSeek-R1 的推理能力傳遞到較小規模的AI 模型中，讓它們也具備強大的推理表現。

DeepSeek R1 技術報告中三種不同模型的開發過程 ( Raschka, 2025 )

1. DeepSeek-R1-Zero: 從零開始的純 RL 模型

• 這個階段的模型完全依靠 RL 來學習推理技巧，沒有任何初始的監督式數據。它透過自身行為 (模型的回答) 獲得獎勵或懲罰，並透過持續試錯來掌握多步驟推理。
• 在推論時，DeepSeek-R1-Zero 會透過回顧先前的思路不斷自我演進，隨著推理步驟的增加而具備更深層的「反思」能力，如下圖所示，模型從最初的數百個推理 tokens 增加到數千數萬個，這一行為被稱為「自進化(self-evolution)」。而這些額外的推論 tokens 就意味著更多的運算量，也即所謂的 Test-Time Compute。
• 雖然 DeepSeek-R1-Zero 在數學與邏輯推理任務上取得了顯著效果，但因為沒有任何監督微調，仍存在輸出易 語言混雜、格式雜亂 等問題。
• 註：這邊 RL 採用的演算法為 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，這是對 PPO (Proximal Policy Optimization) 的改進。GRPO 的特點是無需額外的價值函數模型，而是透過在一個組內比較動作並使用平均獎勵作為基線，從而降低訓練成本並提升表現。有興趣可以看 DeepSeek-AI et al. (2025) 的技術報告。

DeepSeek-R1-Zero 的思考時間隨著 RL 訓練過程越長而持續提升

2. DeepSeek-R1：多階段優化管線，進一步強化推理

由於 DeepSeek-R1-Zero 的輸出容易混雜語言且格式雜亂，因此 DeepSeek 在後續版本中引入了以下調整：

• 冷啟動微調 (Cold Start Fine-Tuning) ：首先利用少量高品質的 CoT 範例和可讀性高的數據來讓模型「暖身」。這一步讓模型在推理時可更快進入深度推理，而不會像從零開始一樣容易發散或失控，並為後續的多步推理奠定了基礎。
• 面向推理的強化學習 (Reasoning-Oriented RL) ：接著針對數學、程式碼等需要多步推理的領域進行 RL 訓練，同時引入「語言一致性獎勵」，懲罰混雜語言、鼓勵可讀性更高的人類可理解輸出。在推理時，因為模型能夠在遇到複雜問題時花更多時間做多輪思考和檢查，便自然需要更多 Test-Time Compute。
• 拒絕採樣 + 監督微調 (Rejection Sampling + SFT) ：在模型經過一輪 RL 並收斂後，使用其生成的大量數據進行拒絕採樣，保留優質樣本來微調模型，擴展到其他應用領域。這一步也讓模型在推理階段對不同任務都能調整思考步驟。
• 第二階段 RL (Second RL Phase) ：在完成上述微調後，再進一步用 RL 進行對齊與性能提升，使模型對於使用者指令更友好、推理更精準。

3. 蒸餾 ( Distillation) ：將龐大模型的推理能力傳遞給更小模型

由於 DeepSeek-R1 擁有 671B 參數，運行成本與硬體門檻十分高。為了讓更多人能使用其強大的推理能力，研究人員也將 DeepSeek-R1 作為「教師模型」，對更小規模的「學生模型」進行 Distillation。

1. 蒸餾訓練資料：80 萬高品質樣本

• 研究團隊收集了總數約 80 萬條高品質示例 (其中 60 萬個包含 Chain-of-Thought 推理步驟，另外 20 萬則是一般問答)。
• 學生模型與教師模型在面對相同提示時，教師先輸出一組機率分佈，學生則學習去模擬、逼近該分佈。

2. 學生模型學到的，不僅是輸出內容，還有「思路」

• 透過比較自己的輸出與教師模型輸出的機率分佈差異，學生模型漸漸掌握 DeepSeek-R1 所展示的推理模式。
• 這讓最終蒸餾出來的 Qwen-32B 等小模型，能在各種推理任務中展現高準確率，同時可在消費級硬體上運行，大幅降低了部署門檻。

總結來說，從 DeepSeek-R1-Zero 的驗證性研究開始，到 DeepSeek-R1 在推理階段充分運用多步思考，再到將大型模型的推理思維「蒸餾」給更小規模模型，這一系列工作都圍繞著一個核心理念 — — 在推理階段進行更深、更靈活的思考，即 Test-Time Compute 。這些額外的推理步驟與運算資源，使得 DeepSeek-R1 能在面對複雜問題時展現出強大的解題能力與高品質輸出，同時也能透過蒸餾技術擴散其成果，讓更多開發者與用戶也能享受到高階推理技術。

在這個過程中，Test-Time Compute 不僅是單純延長推理 tokens，而是讓模型在推理階段有更多時間與資源進行反覆檢查、反思和優化其解題過程。這使得模型能夠在不同階段動態調整策略，充分發揮其潛在的推理能力，進而能在多個 benchmark 上取得優異成績。

DeepSeek 失敗的嘗試

然而，DeepSeek 在追求更深層次的 Test-Time Compute 旅程上也並非一帆風順。還記得在上面「Reasoning models 演進」的篇幅中，我們提到 RLM 的設計可能結合了多種技術，如蒙地卡羅樹搜尋 (MCTS)、Beam Search、RL 與 PRM 等，這些技術大部分也是 Test-Time Compute 應用的一環。而在 DeepSeek 的早期的研究階段，也嘗試使用過這些技術來訓練模型的推理能力，以下是在論文提到的兩個不成功的嘗試：

1. Process Reward Model (PRM) ：理論上能夠逐步評估每個推理過程的正確性，從而找到更好的解決方案，但他們發現難以對推理過程中每個細微步驟進行精確評估，因為一般推理問題中的中間步驟往往缺乏明確的標準，且容易導致模型依賴而出現 Reward hacking 現象。此外，這種方法在實際應用中需要大量人工標註，無法有效擴展。
2. MCTS： 雖然該方法在棋類遊戲中取得了成功，但 LLM 的 token 生成的解空間呈指數級擴張，即使設置了節點延伸的最大限制，模型仍容易陷入局部最優解。因此，儘管 MCTS 在某些情境下能夠改善推理時的探索效率，但在實際大規模的 RL 訓練中，效果並不穩定。

根據 DeepSeek 學到的經驗我們可知，這些複雜的 Test-Time Compute 方法雖然在理論上充滿吸引力，但在實際應用中，往往會因計算資源巨大、過於複雜，或不易收斂等因素而未能達到預期效果。也正是因為如此，DeepSeek-R1 的構建並未採用上述方法，而是選擇了更直接的方式訓練模型的推理能力。

註：DeepSeek 還有許多創新技術，這邊便不贅述。

Test-time Compute 在小模型的效果

在前文中，我們已經看到 DeepSeek-R1 能夠通過蒸餾技術，將一個 671B 的大模型的推理技術交給更小的模型，而除了蒸餾技術外，也有許多研究證明，在數學與程式的 benchmark 中，單純擴展的 Test-time Compute，便能使小模型擁有打敗大模型的能力，如 Beeching et al. (2024) 在 HF 上的文章便提到，Llama-3.2 3B 在經過 256 次迭代後，其表現竟可以超越了參數量超過 20 倍的 Llama-3.1 70B 模型；DeepMind 的研究 ( Snell et al., 2024 ) 也指出PaLM 2-S small 模型在推理時加入額外算力，其表現可以超過參數量大 14 倍的模型； Brown et al. (2024) 採用 Repeated Sampling 策略，讓模型對同一問題產生多個答案再挑選最佳，結果顯示一個中型模型單次推理只能解出 15.9% 的問題，但允許其嘗試 250 次後，解題率飆升至 56%，超越了當時單次推理的最高分數 43%。

Beeching et al. (2024) 小模型 Llama-3.2 1B 與 3B 在不同迭代次數下對比 Llama-3.1 70B 的表現

以上研究皆顯示，擴展 Test-time Compute 讓小模型擁有更多「思考」，可以有效地激發小模型的潛力，甚至讓其在某些領域超越大模型。那麼這樣的效果讓我們不禁開始思考：這是否意味著，為了獲得更優的模型，我們應始終讓模型「思考」更多，而不是用更大規模、更多數據去 pre-training 模型呢？

Test-time Compute 的限制

我認為現階段是 互補而非完全替代 ，雖然擴展 Test-time Compute 顯著提升了小模型的表現，但研究指出它無法完全取代大規模 pre-training。 Snell et al. (2024) 發現到，對於極具挑戰性的難題，小模型即使用大量推理步驟改進答案，效果仍非常有限；此時只有增加模型參數，並投入更多 Train-Time compute 才能帶來明顯提升。換而言之， Test-time Compute 的前提是模型對任務有「非零的起點」 — — 若模型對某類問題毫無頭緒，再多的推理嘗試也難以產生正確結果。

Brown et al. (2024) 也觀察到，當任務形式並不能自動驗證時(如非數學與程式任務)，多數投票這種選擇策略的效能，會在超過數百次重複後產生停滯，無法隨著更多 Test-time Compute 而持續提高。這些結果凸顯了 Train-Time compute 與 Test-time Compute 各有其不可替代的作用 — — Train-Time compute 塑造了模型的基礎知識與能力，而 Test-time Compute 則在此基礎上進行延伸和強化。

未來方向

2024 至今年，RLM 開始一個接一個出現，因此顯而易見，今後還會出現大量 RLM 以及與擴展 Test-time Compute 有關的新研究，根據現在的論文與研究，我整理了幾個未來可能發展的方向：

1. 混合式訓練與 RLM 普及 ：由上文我們可以看出，Test-time Compute 可以讓模型的能力在原有的基礎上更上一層樓，因此未來有望看到更多將 Train-Time compute 與 Test-time Compute 結合的混合策略，在資源有限的情況下最大程度的提升模型表現，並且 RLM 也會成為 LLM 的趨勢之一。
2. 動態調整推理計算： 畢竟並非所有問題都需要千字長的推理；簡單問題只需較短的思考，而複雜問題才需更深度的計算。有研究在嘗試讓模型學會決定應該啟用多少推理步驟，也就是讓模型先判斷題目難度，再選擇是否需要深度「思考」，避免資源浪費。有鑒於此，未來 RLM 的 API 可能會提供「推理預算」參數，或模型會根據難度動態調整推理步數，確保使用者只在必要時付出較高的運算費用。
3. 兼顧「快思」與「慢想」 ：乍看與上面那一點有點像，不過這邊探討的是普通 LLM 與 RLM 的整合，未來應可建立兩階層模型系統的思路：能快速回答簡單查詢的LLM，以及面對困難問題時才啟用深度推理的 RLM。
4. 推理階段的「訓練」與自我提升 ：更前瞻的研究試圖模糊 Train-Time compute 與 Test-time Compute 的界線，探討 Test-Time Training ，即模型在推理階段可以繼續針對該問題做小幅度的即時微調。也就是說，模型在部署之後權重仍有機會根據當下題目的特殊需求改變，類似考試時先臨時背誦資料再回答。不過目前這個領域尚不成熟。

參考文獻

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