Esquema de otimização do modelo para o Search-R1
O Search-R1 oferece uma metodologia completa para a otimização do desempenho do modelo, com Supervised Fine-Tuning e LoRA (Low-Rank Adaptation) como seus principais recursos técnicos. Essas soluções permitem que os desenvolvedores criem rapidamente soluções de domínio profissional com base em modelos genéricos de grande porte.
- Método LoRA com suporte ao ajuste fino eficiente dos parâmetros
- Classificador interno integrado e pronto para uso para melhorar a relevância dos resultados
- Projeto completo de treinamento-validação-avaliação em circuito fechado
Os gráficos de visualização de resultados preliminares e o sistema de registro Wandb fornecidos na documentação do projeto permitem que os desenvolvedores acompanhem com precisão a eficácia do aprimoramento do modelo em cada métrica. Esse design modular torna o processo de otimização mais transparente e controlável.
Essa resposta foi extraída do artigoSearch-R1: Aprendizado por reforço para treinar modelos grandes para pesquisa e raciocínioO
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