🌟 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...
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...
他们还在open-r1/ioi和open-r1/ioi-test-cases中发布了处理后的问题陈述、评分检查文件及测试用例,同时创建了自定义代码,用于运行解决方案并按IOI规则评分,代码可在https://github.com/huggingface/ioi上获取。 研究者对2024年IOI上40多个领先的推理模型进行了全面评估。 每个问题的提交次数限制为50次,采用与OpenAI...
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...
支持API调用满血版DeepSeek R1、V3 文档建议反馈控制台 登录/注册 首页 学习 活动 专区 圈层 工具 文章/答案/技术大牛 发布 社区首页 >专栏 >微服务间的远程接口调用:OpenFeign 的使用 微服务间的远程接口调用:OpenFeign 的使用 发布于 2022-11-22 16:45:11 4.2K10 代码可运行 举报 文章被收录于专栏:Java...
我们知道 OpenGL 坐标系中每个顶点的 x,y,z 坐标都应该在 -1.0 到 1.0 之间,超出这个坐标范围的顶点都将不可见。 将一个物体(图像)渲染到屏幕上,通常经过将物体坐标转换为标准化设备坐标,然后再将标准化设备坐标转化为屏幕坐标的过程。 该过程通常涉及多个坐标系统的变换,将所有顶点转换为片段之前,顶点需要处于不...
爱立信将利用其在Open RAN标准化方面的领先地位，在AT&T网络中为O-RAN联盟SMO接口提供全面支持，包括：O1、O2和A1接口（在非实时RIC中），并封装非实时RIC和rAPP之间的R1接口。行业观点 AT&T与爱立信的交易是在美国网络运营商支出普遍放缓之际达成的。根据多家供应商近期的财报显示，这种放缓的程度远远超出预期。Key...