🌟 Hugging Face推出了Open R1项目,这是一个对DeepSeek-R1的开源复现,旨在让每个人都能轻松重现并基于R1管道进行构建和改进。这个项目设计得非常简洁直观,主要包含以下几个模块:1️⃣ 训练与评估:提供了用于模型训练、评估以及生成合成数据的脚本。2️⃣ 多阶段流程:通过清晰的步骤复制DeepSeek-R1的技术报告...
open-r1 repo 本身没干什么,主要在调用兄弟框架,每个兄弟 repo 最底层都支持 vllm 推理。 0x01 浓眉大眼 hf/trl trl 自我介绍是 hf 的 Transformer RL 框架,实际不止 rl,支持 LLM 的所有训练: pretrain(轻微修改)/sft dpo/ppo grpo.. 代码结构很干净,没太复杂的抽象。每个算法都分 xx_trainer.py 和xx...
【新智元导读】Hugging Face的Open R1重磅升级，7B击败Claude 3.7 Sonnet等一众前沿模型。凭借CodeForces-CoTs数据集的10万高质量样本、IOI难题的严苛测试，以及模拟真实竞赛的提交策略优化，这款模型展现了惊艳的性能。Hugging Face的Open R1再度升级！Hugging Face的Open R1是一个社区驱动的项目，目标是创建一个完全开...
浅析open-R1 仔细瞅瞅抱抱脸针对R1的开源复现代码。 背景 DeepSeek R1训练分为2个阶段。 通过课程学习持续优化,第二阶段的数据部分来源于第一阶段。 第一阶段纯RL, 第二阶段SFT+ RL R1训练完成之后,通过蒸馏到小模型,可以让小模型获得非常好的推理性能,同时是优于使用小模型直接进行强化学习的。 OpenR1 蒸馏复刻...
此次发布的open-r1/codeforces包含了超过1万个问题,时间跨度从最初的竞赛一直到2025年,其中约3000个问题是DeepMind和CodeContests中没有的。 对于约60%的问题,数据集提供了竞赛组织者撰写的解题思路,这对理解原理至关重要。 同时,每个问题都从官方网站提取了3个正确解决方案。
Open R1 数学数据集更新 我们进一步丰富了之前发布的OpenR1-Math-Raw数据集,添加了新的元数据,以便在过滤和验证过程中做出更明智的决策。具体来说,我们添加了以下列: reparsed_answers: 我们观察到answer列中的许多条目,其 LaTeX 格式不正确,或者仅包含部分答案。此外,由于某些问题是多项选择题,正确的答案本身及其...
通过Open R1、DeepScaleR和LIMO的实践,我们可以总结出AI自我改进的通用方法: 5.1. 合成轨迹生成 工具:用DeepSeek-R1和vLLM生成多步推理轨迹。 验证:通过Math Verify和LLM(如GPT-4o-mini)过滤,确保轨迹逻辑严谨。 优化:用奖励模型(RM)对完整思维链评分,平衡数据分布。
OpenR1 复现中的教训 在OpenR1复现中，小型模型因奖励机制设计缺陷，在推理时倾向生成固定模式简短回答，忽略问题实质，跳过推理步骤直接输出格式化答案。这是由于奖励机制与复杂推理目标未充分对齐，使模型输出集中在“低风险”模式，缩短思维链条，减少多样性尝试。行业报告显示小型模型在复杂推理任务中成功率...
对于open 函数来说,第三个参数(…)仅当创建新文件时(即 使用了O_CREAT 时)才使用,用于指定文件的访问权限位(access permission bits)。pathname 是待打开/创建文件的路径名(如 C:/cpp/a.cpp);oflag 用于指定文件的打开/创建模式,这个参数可由以下常量(定义于 fcntl.h)通过逻辑或构成。
当OpenFlow交换机无法执行某个流表项中的动作时,该交换机可以拒绝这个流表项,并向Controller返回unsupported flow error 信息。 常见Action动作的类型如下: 必选的 Output 转发到指定的OpenFlow端口 Drop 无直接动作,指令集中无output动作则丢弃该报文 Group ...