实现ReSearch模型多数据集泛化的方法
要让ReSearch模型在HotpotQA训练后能有效适应Bamboogle、StrategyQA等不同数据集，需要从训练框架、评估机制和技术实现三个层面进行优化：
- 基于GRPO的强化学习架构：利用Generalized Reward Policy Optimization方法，通过统一的奖励信号训练模型自主判断搜索需求，避免对特定数据格式的依赖
- 通用搜索接口设计：将搜索工具调用设计为与数据集无关的标准API，模型只需生成查询语句，由服务端处理不同数据源
- 多阶段评估策略：实验阶段使用FlashRAG环境进行交叉测试，通过修改evaluation/run_eval.py的–dataset_name参数快速切换测试集
具体操作步骤包括：1)在training/run.sh中设置通用搜索URL；2)保持输入输出格式标准化；3)使用统一的parquet数据格式。最终可通过python evaluation/run_eval.py –dataset_name strategyqa验证效果，系统会输出包含推理过程的跨数据集表现分析。
本答案来源于文章《ReSearch：强化搜索推理能力的 Qwen2.5-7B 模型（实验）》
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