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Search-R1是基于强化学习技术优化大语言模型搜索与推理能力的开源工具

2025-08-27

1.2 K

Search-R1的核心技术原理

Search-R1是一个由PeterGriffinJin开发的GitHub开源项目，其核心技术架构基于veRL框架构建。该项目采用强化学习(RL)作为核心训练方法，显著提升了大语言模型(LLM)的自主搜索和推理能力。项目支持当前主流的开源模型Qwen2.5-3B和Llama3.2-3B，并通过扩展DeepSeek-R1和TinyZero的方法实现了技术突破。

创新地将RL技术应用于LLM的搜索能力训练
支持多轮任务处理的复杂训练场景
提供完整的代码、数据集和实验日志

该系统已公开发布技术论文(2025年3月)，所有模型和数据资源均可通过Hugging Face平台获取，为研究者和开发者提供了完整的解决方案。

この答えは記事から得たものである。Search-R1: 検索と推論のための大規模モデルを学習する強化学習について

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