Background
多阶段训练是现代大规模语言模型开发的关键技术,Open R1项目完整复现了这一过程。
核心内容
- 第一阶段:通过蒸馏高质量语料库复现R1-Distill模型
- 第二阶段:使用纯强化学习流程创建R1-Zero模型
- 第三阶段:展示从基础模型到RL调优模型的全流程转变
- 提供了distill.py、rl_pipeline.py等多阶段训练脚本
Summary points
这种阶段式训练方法不仅确保了模型性能的逐步提升,也使训练过程更具可控性和可解释性,为社区提供了宝贵的模型开发经验。
This answer comes from the articleOpen R1: Hugging Face Replicates the Training Process of DeepSeek-R1The