Hintergrund
Das mehrstufige Training ist eine Schlüsseltechnik bei der Entwicklung moderner, groß angelegter Sprachmodelle, und das Open R1-Projekt bildet diesen Prozess vollständig ab.
Zentrum
- Phase 1: Replikation des R1-Distill-Modells durch Destillation eines hochwertigen Korpus
- Phase 2: Erstellen von R1-Null-Modellen mit einem reinen Verstärkungslernverfahren
- Phase 3: Demonstration der vollständigen Prozesstransformation vom Basismodell zum abgestimmten RL-Modell
- Mehrstufige Trainingsskripte wie distill.py, rl_pipeline.py, etc. werden bereitgestellt
Mitnahmeeffekt
Dieser stufenweise Trainingsansatz gewährleistet nicht nur eine allmähliche Verbesserung der Modellleistung, sondern macht den Trainingsprozess auch kontrollierbarer und interpretierbar, so dass die Gemeinschaft wertvolle Erfahrungen in der Modellentwicklung sammeln kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen R1: Umarmendes Gesicht repliziert den DeepSeek-R1 TrainingsprozessDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Open R1 repliziert die technische Route von DeepSeek-R1 mit Hilfe eines mehrstufigen Trainingsansatzes
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil