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：
- 适用于从零开始的强化学习训练场景
- 能有效处理长期推理任务中的稀疏奖励问题
- 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。
Essa resposta foi extraída do artigoReSearch: um modelo Qwen2.5-7B para raciocínio de pesquisa aprimorado (experimental)O
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