梁文锋论文登上《自然》封面，正面回应DeepSeek-R1蒸馏质疑

9月17日消息，由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》的封面。《自然》杂志还公布了同行评审报告，DeepSeek-R1也成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。

发表在《自然》杂志的新版DeepSeek-R1论文，与今年1月未经同行评审的初版有较大差异，披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。

DeepSeek-R1发布之初，曾有传闻称该模型使用了OpenAI的模型进行蒸馏。在同行评审文件中，DeepSeek介绍，DeepSeek-R1的基座模型DeepSeek-V3 Base使用的数据全部来自互联网，可能包含GPT-4生成的结果，但绝非有意而为之，DeepSeek-V3-Base并没有引入在合成数据集上进行大规模监督蒸馏的“冷却”阶段。

DeepSeek-V3-Base的数据截止时间为2024年7月，当时尚未发布任何公开的先进推理模型，这进一步降低了从现有推理模型中无意蒸馏的可能性。

DeepSeek为DeepSeek-R1新增了一份全面的安全报告，对DeepSeek-R1的安全性进行了全面评估，证明其安全性领先同期发布的前沿模型。

报告提到，DeepSeek-R1在服务部署中引入了外部风险控制系统，不仅可以基于关键词匹配识别不安全对话，还使用DeepSeek-V3直接进行风险审查，判断是否应拒绝响应。DeepSeek建议开发者在使用DeepSeek-R1时，部署类似的风险控制系统。

在公开安全基准测试和内部安全研究中，DeepSeek-R1在大多数基准上超过了Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o等前沿模型。开源部署版本的安全性虽不及具备外部风险控制系统的版本，但仍拥有中等水平的安全保障。

《自然》杂志评价道：目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被DeepSeek打破”。随着AI技术日渐普及，大模型厂商们无法验证的宣传可能对社会带来真实风险。依靠独立研究人员进行的同行评审，是抑制AI行业过度炒作的一种有效方式。（宜月）