Open R1:DeepSeek-R1的完全开源再现项目

Open R1 是一个由 Hugging Face 发起的DeepSeek-R1的完全开源再现项目,目的是完全复现 DeepSeek R1 模型的训练过程。项目的目标是构建 DeepSeek-R1 流程中缺失的部分,为研究和工业界提供一个完整的推理优化训练管道。

项目的目标

  • 复现 DeepSeek-R1 的训练流程:通过开源的方式,详细展示如何从知识蒸馏到强化学习,再到多阶段训练,逐步复现 DeepSeek-R1 的训练流程。

  • 提供完整的实现:项目包括完整的推理优化训练管道,确保用户可以轻松使用和修改模型。

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项目的组成

  • 训练数据和脚本:提供用于训练的开源数据集和训练脚本,方便用户进行实验和验证。

  • 文档和示例:详细的文档和示例代码,帮助用户快速上手和理解模型的使用。

Open R1 项目还特别关注以下几个方面:

数据收集和训练代码:虽然 DeepSeek-R1 的模型权重是开放的,但其训练所用的数据集和代码并未公开。Open R1 计划系统性地重建 DeepSeek-R1 的数据和训练管道,以验证其声称的效果,并推动开放推理模型的边界。

多阶段训练:项目的计划包括从基础模型到监督微调(SFT)再到强化学习(RL)的多阶段训练过程,旨在展示如何通过合成数据集来微调现有或新模型,以便将其转化为推理模型。

跨领域应用:除了数学数据集,Open R1 还希望探索其他领域的潜力,例如代码和医学等科学领域,这些领域的推理模型可能会产生显著影响。

Open R1这个项目如何操作?

第1步:用DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库,来复制R1-Distill模型,看看效果是不是像DeepSeek说的那么好。

第2步:复制DeepSeek用来构建R1-Zero的纯强化学习(RL)pipeline。

第3步:通过多阶段训练,从基础模型过渡到RL版本。

Open R1项目:https://huggingface.co/blog/open-r1

Open R1代码:https://github.com/huggingface/open-r1

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