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ReSearch采用了哪些核心技术方法？为什么选择GRPO？

2025-08-30
AIアンサー
1.3 K

ReSearch的核心技术框架基于以下几个关键组件：

  • GRPO(广义奖励策略优化)：作为强化学习的训练方法，相比传统PPO算法，GRPO能更好地处理稀疏奖励信号环境下的大模型训练问题
  • Qwen2.5-7B基础模型：选择了这一中型规模的开源语言模型作为基础，在计算资源和性能表现之间取得了良好平衡
  • FlashRAG评估系统：用于快速测试模型在开发集上的表现，支持RAG(retrieval-augmented generation)服务的部署

选择GRPO的主要原因包括：

  1. 适用于从零开始的强化学习训练场景
  2. 能有效处理长期推理任务中的稀疏奖励问题
  3. 与Transformer架构的大模型兼容性良好

这套技术路线借鉴了Deepseek-R1-Zero和OpenAI Deep Research的经验，但在实现细节上进行了优化改进。

この答えは記事から得たものである。ReSearch: Qwen2.5-7Bによる検索推論強化モデル（実験的）について

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