Datentechnische Fähigkeiten von Search-R1
Search-R1 wurde mit einem flexiblen und standardisierten Datenverarbeitungsablauf konzipiert, um Entwickler beim Training von Modellen mit kundenspezifischen Datensätzen zu unterstützen. Das System definiert zwei strukturierte Kerndatenformate: das QA-Datensatzformat für das Training und das Korpusformat für das Retrieval.
- Die QA-Daten liegen im JSONL-Format vor und enthalten strukturierte Felder wie Aufforderung, Fähigkeit usw.
- Der Korpus ist in Form von Schlüssel-Wert-Paaren (id-contents) organisiert
- Beispielskripte wie nq_search.py werden zur Veranschaulichung der Datenverarbeitungsspezifikationen bereitgestellt
Das Projekt verfügt über einen eingebauten Prozess zur Verarbeitung von Benchmark-Datensätzen wie wiki-18 und eine detaillierte Beschreibung der Methode zur Erstellung eines lokalen Korpusindex (build_index.sh). Dieses Design gewährleistet die Unterstützung von Standarddatensätzen und bietet gleichzeitig genügend Flexibilität für die Anpassung an den jeweiligen Bereich.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSearch-R1: Verstärkungslernen zum Trainieren großer Modelle für Suche und SchlussfolgerungenDie
