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不是标题党！
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先说3遍
这个模型有多大呢？1.5B，相当于鼻涕嘎一般大小，和大模型可以说是毫无关系
先看看它和别的模型比较，我们不能只看eval datasets跑出来的数据，因为容易在训练集里混入测试集，用几个我一直用着很顺手的问题
第一个，我的经典问题：
“ 已知 $$ n \in N^* $$，求和： \[ S = \frac{3}{1 \times 2} \times \frac{1}{2} + \frac{4}{2 \times 3} \times \frac{1}{2^2} + \cdots + \frac{n+2}{n(n+1)} \times \frac{1}{2^n} = \underline{\hspace{1cm}}. \] ”
不要小看这题，GPT4o 20250129之前的版本是做不出来的
难点在 分式拆分、错位相消、指数项处理 这三部分。
需要灵活运用 部分分式分解 和 等比数列求和 的知识点。
如果对求和技巧不熟练，可能会卡在如何化简求和式的步骤上。
当然现如今基本国内的大模型很多都能答上来了（我估计这题大概率已经被收入进训练集里了），比如Kimi，豆包，这题属于测试LLM是否可用的一个门槛
那么谁作对（错）了呢？
1号选手 大家都觉得数理化比较厉害的Claude3.5 sonet
它根本做不出来，纯乱答
2号选手qwen32-coder
陷入到我刚才说的化简和式的战争中了，最后败了
3号选手 OpenAI latest
它能做出来，但是原来它根本做不出来，可见新GPT是被O给灌注的
老GPT是根本不行的
4号选手 DS 的官方 qwen-R1 distill 32B
它是一直有这个实力的
如果我把 模型缩小为1.5B的化呢？
5号选手 DS 的官方 qwen-R1 distill 1.5B
它肯定做不出来，本来也没指着它能做出来
但是！！！
如果我们对这个毫不起眼的1.5B模型，再做一次强化学习？
R1论文的Deppseek官方的模型所谓的蒸馏，就是把80K的DS R1生成的高质量推理COT数据，SFT到qwen或者llama里面去，仅此而已，没有做RL强化学习
为什么不做？
因为R1论文说发现直接拿RL来激发小模型的推理能力比较难训练，不如直接灌COT数据来的直接
当时我就有一个疑问，既然灌注了高等级数据以后qwen能力都上升了，为什么这个时候不在基于这个Distill模型再RL呢？
但是Deepseek的人没做，我其实也懒得做，但是有人做了
所以热烈欢迎我们的
6号选手 agentica-org/DeepScaleR-1.5B-Preview
还是刚才的数学问题
这也是我测试过能答对的最小模型
那么它做了什么？
Data
Our training dataset consists of approximately 40,000 unique problem-answer pairs compiled from:
-
AIME problems (1984-2023)
-
AMC problems (prior to 2023)
-
Omni-MATH dataset
-
Still dataset
4万个数学相关的QA对
GRPO
强制1分或者0分，所以奖励稀疏且稠密（不冲突，第一个稀疏是相对连续奖励说的，稀疏证明容易有显性答案，第二个稠密是奖励集中区域便于区分好与不好）
rule based reward
逐步扩展上下文长度
在 推理任务 中扩展强化学习的一个关键挑战是 计算成本。采用 逐步扩展上下文 的方法，使模型在逐步提升能力的同时，优化计算和训练时间：
1.初始 8K 上下文（0-1040 训练步）
•Pass@1 提升：22.9% → 33%（AIME 2024）
•训练配置：
•8× A100-80GB GPUs
•批量大小（BS）：128（提示）× 8（样本/提示）= 1024
2.扩展至 16K（1040-1520 训练步）
•Pass@1 提升：33% → 43%（AIME 2024）
•训练配置：
•32× A100-80GB GPUs
•批量大小（BS）：128（提示）× 16（样本/提示）= 2048
3.进一步扩展至 24K（1520+ 训练步）
•Pass@1 提升：38% → 43%（AIME 2024）
•训练配置：
•32× A100-80GB GPUs
•批量大小（BS）：128（提示）× 16（样本/提示）= 2048
•显著提升：仅用 <200 训练步 即取得显著优化。
分布提升context长度，这个在很多论文里也被证明是有效的方法
因为扩展了原始模型的长度，也就有了更深的COT的可能性，所以变强了
虽然评测数据不代表全部，但是也能看出来，确实变强了，而且能在distill的基础上，AIME24还能还提升百分之50左右，当然它提升的都是数学相关的能力
在看个极端的例子：
FF, 5E, 5C, 69, 00, 51, 5E, 53, 67, 55, 62, 00, 67, 59, 64, 38, 00, 64, 58, 55, 00, 53, 59, 5E, 57, 55, 00, 67, 5F, 62, 54, 00, 02, 5C, 5F, 02 据说其中暗藏了一条指令或信息。**请问如何解码并获取这串数据真正想表达的内容？**能否推断出最终的“答案”或“指令”是什么？
这个题是密码学，符号学，语言学，数学的一个综合比拼
目前能答对的只有Grok3
答案是"lol"
那么其他选手试一试
1号选手 o3-mini-high
白扯，上来就败了
2号选手 DS R1
思考过量了，超context了也没有结论
3号选手DS R1 distill qwen 32B
因为本地context大了点，所以它足足想了5分钟，然并卵
4号选手，我们的agentica-org/DeepScaleR-1.5B-Preview
虽然它没答对，但是它的思路是最接近正解的，有点可怕
为什么可怕呢，我给你看一下1.5b面对这个问题应该怎么做？
5号选手 DS 的官方 qwen-R1 distill 1.5B
这个才是一个1.5B应该有的正常表现，所以deepscale这个RL强化过的DS R1版本qwen让我有点看grok3的感觉，grok3发布这几天，我觉得并不是它测试集上有多好的成绩，而是它敢去尝试解黎曼猜想，这点挺可怕（其他家LLM经常就这题不做了）
如果模型去尝试去解决一个问题的时候，尤其是reasoning模型，证明它开始有了COT的template init，从这一点来说通过RL强化的 DS R1版本qwen
也就是DeepScaleR-1.5B-Preview 在给它强化的数学领域无疑是非常成功的。
那其他的领域呢？
比如文学之类的？
很显然，它什么都不是。。。。
这个情况也不例外，小模型本身学知识就难
如果大家看过scaling law也知道，不管按着deepmind 流派还是openai流派来讲
小模型在一定算力体系下（你给再多算力也不合适了）
dataset能学习的能力是无法和尺寸大的模型相比的，即使过度训练也是没什么收益
因为你pretrain里就没太学明白，所以指着把小模型强化成超级泛化的模型是不现实的
那它能干什么？
数学这个事其实就给了我们一个启发
其实DS 官方对qwen1.5B 进行SFT的数据，很多也是数学相关的（懂得都懂，因为按着他们的GRPO的方式，reward function 一个是accurate，一个是format，所以最合适能容易get奖励的就是数学题，也好训练）
但是大模型本身泛化能力就好，所以会有一定的aha或者叫涌现也好，叫什么都好吧，也就是跨领域知识的COT通用型泛化
但是小模型不行，它就灌了多了数学，所以你RL数学，它能在这个垂类起很大作用
我们可以换个角度，如果不考虑数学（当然数学好训），如果你的垂泪数据，能满足可以设计很好的reward function，它其实一样可以通过先sft在RL的形式，让1.5B级别的模型变成一个超级猛的领域模型的
所以又回到数据合成的领域了，如果一个公司拥有非常优质的数据，是完全有资格把AI垂直服务，build在端设备上的，所以我认为，小钢炮的思考，不应该是all in one的思路（比如说phi，我就觉得它纯纯有病）
绝对应该是垂类数据sft+RL而成的一个垂直领域reasoning 小钢炮会对业务更有意义
其实我在测试中还发现了一个reasoning模型的问题，过度思考，不过这期不讲怕跑题了，那么我们下次见