Search-R1的核心技术原理
Search-R1是一个由PeterGriffinJin开发的GitHub开源项目,其核心技术架构基于veRL框架构建。该项目采用强化学习(RL)作为核心训练方法,显著提升了大语言模型(LLM)的自主搜索和推理能力。项目支持当前主流的开源模型Qwen2.5-3B和Llama3.2-3B,并通过扩展DeepSeek-R1和TinyZero的方法实现了技术突破。
- 创新地将RL技术应用于LLM的搜索能力训练
- 支持多轮任务处理的复杂训练场景
- 提供完整的代码、数据集和实验日志
该系统已公开发布技术论文(2025年3月),所有模型和数据资源均可通过Hugging Face平台获取,为研究者和开发者提供了完整的解决方案。
本答案来源于文章《Search-R1:强化学习训练大模型搜索与推理的工具》