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Light-R1为何能在AIME数学竞赛中超越DeepSeek-R1模型？

2025-08-30
AIアンサー
1.1 K

Light-R1在AIME竞赛中的优势源于三个关键技术突破：

1. 分阶段训练策略

採用两阶段SFT+DPO训练流程：

  • SFT第一阶段：使用76k基础数学数据集（3小时训练）建立基本推理能力
  • SFT第二阶段：3k高难度题目精调，提升复杂问题处理能力
  • DPO优化：通过偏好学习强化模型的关键推理步骤选择

2. 数据去污染处理

严格确保训练数据不含AIME24/25测试题目，避免模型通过记忆而非推理获得高分，使76.6和64.6的分数更具公信力。

3. 模型融合技术

在最终阶段合并SFT和DPO的训练成果，相比DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的蒸馏方案，保留了更完整的推理能力链条。该技术使得Light-R1在AIME24上高出4分（76.6 vs 72.6），在难度更高的AIME25上优势扩大到9.7分（64.6 vs 54.9）。

この答えは記事から得たものである。Light-R1: 360のオープンソース、数学領域のための超絶推論モデルについて

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