Das Projekt Open R1 bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen, insbesondere:
- ModellschulungBereitstellung von Skripten für Trainingsmodelle, die sowohl GRPO- als auch SFT-Trainingsmethoden unterstützen
- ModellierungsbewertungBereitstellung von Skripten zur Bewertung der Modellleistung und Unterstützung des R1-Benchmarking
- Erzeugung von DatenDistilabel: Mit Distilabel können Sie Skripte erstellen, die Daten synthetisieren.
- Mehrstufige AusbildungDemonstration des kompletten mehrstufigen Trainingsprozesses vom Basismodell bis zum Reinforcement Learning Tuning
- Gemeinschaftliche ZusammenarbeitUnterstützung der Community-Mitglieder bei der Bereitstellung von Datensätzen und Modellverbesserungen
Die Kombination dieser Funktionen macht Open R1 zu einer vollständigen DeepSeek-R1-Replikationsplattform, die nicht nur den ursprünglichen Trainingsprozess nachbildet, sondern auch Innovationen und Verbesserungen auf der Grundlage dieses Prozesses ermöglicht.
Besonders erwähnenswert ist, dass die mehrstufige Trainingsfunktion des Projekts den Trainingsprozess des ursprünglichen DeepSeek-R1 gut simuliert, einschließlich der Reproduktion des R1-Distill-Modells, der Konstruktion der reinen RL-Pipeline und des abschließenden Modelltuning-Prozesses, was sehr hilfreich für das Verständnis und die Nutzung der DeepSeek-R1-Technologie ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen R1: Umarmendes Gesicht repliziert den DeepSeek-R1 TrainingsprozessDie
