基于Light-R1的低成本训练方案
Light-R1团队通过创新方法仅用1000美元成本实现了高性能模型训练，关键步骤如下：
- 分级课程训练：分两阶段SFT训练，先用76k基础题（3小时）建立基础能力，再用3k高难题（1.5小时）强化突破
- 混合精度计算：在H800显卡上启用FP16+FP32混合精度，减少40%显存占用同时保持数值稳定性
- 数据清洗策略：采用余弦相似度去重（阈值0.92），去除15%低质数据但提升3.7%最终效果
- 硬件调度优化：使用弹性分布式训练，按需求动态分配12台H800的计算资源，闲置成本降低64%
实操建议：对于个人开发者，可采用Google Colab Pro（约50美元/月）运行精简版训练脚本，重点关注SFT Stage2的3k核心数据集。
Essa resposta foi extraída do artigoLight-R1: 360 modelo de inferência soberba de código aberto para o domínio matemáticoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样以低成本实现数学推理模型的训练优化？
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