效率挑战
传统检索增强方案通常需要完整微调大模型，导致计算资源消耗巨大。SimpleDeepSearcher通过以下创新方法实现效率突破。
核心优化方案
- 精选数据策略：
- 通过response_curation.py筛选最高效的871个样本
- 设置问题难度和推理路径长度阈值
- 保留知识密度最高的训练数据
- 高效训练技术：
- 采用DeepSpeedZero3优化内存使用
- 支持梯度检查点和激活值压缩
- 配置flash-attention加速注意力计算
- 计算资源管理：
- 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES控制GPU分配
- 支持多节点分布式训练
- 提供FP16/AMP混合精度选项
Specific implementation steps
- 安装vLLM0.6.5优化推理速度
- 配置deepspeed配置文件选择恰当的策略
- 监控output/output.log中的资源使用情况
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化大语言模型的搜索效率降低计算成本？
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