Technische Grundprinzipien von Search-R1
Search-R1 ist ein Open-Source-Projekt auf GitHub, das von PeterGriffinJin entwickelt wurde und dessen zentrale technische Architektur auf dem veRL-Framework aufbaut. Das Projekt verwendet Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) als zentrale Trainingsmethode, die die autonomen Such- und Schlussfolgerungsfähigkeiten großer Sprachmodelle (LLM) erheblich verbessert. Das Projekt unterstützt die aktuellen Mainstream-Open-Source-Modelle Qwen2.5-3B und Llama3.2-3B und erzielt technische Durchbrüche durch die Erweiterung der DeepSeek-R1- und TinyZero-Methoden.
- Innovative Anwendung von RL-Techniken für das Training der LLM-Suchfähigkeit
- Komplexe Trainingsszenarien, die die Bearbeitung von Aufgaben in mehreren Runden unterstützen
- Vollständiger Code, Datensätze und Versuchsprotokolle verfügbar
Das System wurde in einem technischen Papier (März 2025) veröffentlicht, und alle Modelle und Datenressourcen sind über die Hugging Face-Plattform verfügbar, die Forschern und Entwicklern eine Komplettlösung bietet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSearch-R1: Verstärkungslernen zum Trainieren großer Modelle für Suche und SchlussfolgerungenDie
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