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怎样以低成本实现数学推理模型的训练优化？

2025-08-30

1.1 K

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。

本答案来源于文章《Light-R1：360开源的数学领域超强推理模型》

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