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如何实现从基础模型到RL调优模型的多阶段训练？

2025-09-10

2.0 K

多阶段训练完整流程

Open R1项目严格遵循技术报告的三阶段实现路径：

R1-Distill阶段：
运行python src/open_r1/distill.py --corpus <path>提炼高质量语料库，注意corpus路径需包含技术报告标注的6类原始数据
纯RL管道阶段：
执行python src/open_r1/rl_pipeline.py时需要准备三个专项数据集：
- 数学：MATH Benchmark格式
- 推理：GSM8K增强版
- 代码：HumanEval-X转换数据
最终调优阶段：
使用multi_stage_training.py整合前两阶段产出，关键参数包括：
- –model：基础模型checkpoint路径
- –rl_weight：RLloss权重（建议0.3-0.7）
- –warmup_steps：至少5000步预热

每个阶段结束后建议立即运行evaluate.py进行基准测试，确保阶段成果达标后再推进。