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网站安全建设步骤企业营销策略分析论文

wzjs 2025/8/22 15:32:18

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AIGCmagic社区知识星球是国内首个以AIGC全栈技术与商业变现为主线的学习交流平台，涉及AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人以及全行业AIGC赋能等100+应用方向。星球内部包含海量学习资源、专业问答、前沿资讯、内推招聘、AI课程、AIGC模型、AIGC数据集和源码等干货。

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DeepSeek 在海内外掀起的波澜，至今仍余波未平。当中国大模型成功突破硅谷的技术壁垒，原本被认为在AI领域稍显滞后的中国AI军团，竟实现了反向技术输出，引发全球范围内对DeepSeek的复现热潮。

尽管DeepSeek-R1以开源形式发布，但并非完全开源，其训练数据、训练脚本等关键信息仍未完全公开。然而，技术报告的发布为复现R1提供了明确的指导方针。

已有不少执行力强的团队通过小模型验证了其核心价值，成功捕捉到了“aha moment”。在这场声势浩大的复刻浪潮中，最引人注目的当属由Hugging Face主导的Open R1项目。

Open R1项目旨在完全开放复现DeepSeek-R1，并补齐DeepSeek未公开的所有技术细节。尽管项目启动仅数周，他们已取得显著进展，包括：

实现了GRPO算法

完成了训练与评估代码的开发

构建了用于合成数据的生成器

项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1

在开源社区的众志成城，Open R1 更是动作迅速。近期他们发布了 OpenR1-Math-220k 数据集，又补全了一块 DeepSeek R1「碎片」—— 合成数据。

数据集链接：https://huggingface.co/datasets/open-r1/OpenR1-Math-220k

DeepSeek R1 的一个重要优势在于它能够将高级推理能力迁移到较小的模型中。DeepSeek 团队生成了 60 万条推理数据，在 Qwen 和 Llama 等开源模型上证明了这种迁移能力。即使不使用强化学习，直接从 R1 模型进行迁移也能实现强大的推理性能。

然而，这些合成数据仅 DeepSeek 可见，未对其他团队开放阅读权限。OpenR1-Math-220k 数据集就是来补上这块空缺的。

具体而言，Open R1 团队使用 DeepSeek R1 生成了 80 万条推理轨迹，经过筛选和验证后得到了 22 万条高质量数据。这些数据可以用来支持更小的模型，来达到媲美 DeepSeek R1 的效果。比如在 OpenR1-Math-220k 数据集上训练出来的 Qwen-7B-Math-Instruct，达到了与 DeepSeek-Distill-Qwen-7B 相当的性能。

下面就让我们来看看 OpenR1-Math-220k 数据集的特点，以及它是怎么诞生的。

🧭 自动过滤正确答案&本地高效生成

目前，开源社区已经发布了 OpenThoughts-114k、Bespoke-Stratos-17k、Dolphin-R1 和 LIMO 等多个推理数据集。然而，为了进行推理公众公开发布，这促使社区独立重建类似的数据集。另外，社区已经发布了多个开放数据集，包括 OpenThoughts-114k、Bespoke-Stratos-17k、Dolphin-R1 和 LIMO。

为了整理 OpenR1-Math-220k，Open R1 还和开发了广受欢迎的 NuminaMath-CoT 数据集开发团队 Numina 进行了合作。那么，与现有数据集相比，Open R1 的数据集有什么新特点呢？

80 万条 R1 推理轨迹：使用 DeepSeek R1 为 40 万个问题各生成了两个答案，最终经过筛选后保留了 22 万个具有正确推理轨迹的问题。

本地运行 512 个 H100：没有依赖 API，而是在计算集群上利用 vLLM 和 SGLang 本地运行生成任务，每天可以生成 18 万条推理轨迹。

基于 NuminaMath 1.5：专注于数学推理公式，为 NuminaMath 1.5（NuminaMath-CoT 数据集的改进版本）中的问题生成答案。

自动过滤：Open R1 团队通过数学验证，只保留至少有一个正确答案的问题，还让 Llama3.3-70B-Instruct 作为「判官」，以筛选出更多正确的样本，特别是那些因格式错误而无法通过基于规则的解析器验证的答案。

在 OpenR1-Math-220k 训练出来的 Qwen-7B-Math-Instruct，达到了与 DeepSeek-Distill-Qwen-7B 相当的性能。

数据集分为两个部分：

default（94k 问题）：这部分数据在经过监督微调（SFT）后表现最佳。

extended（131k 问题）：这部分数据包含额外的 NuminaMath 1.5 数据源，例如 cn_k12，提供了更多的推理公式。（研究发现这个子集在经过监督微调后的性能低于默认数据集，可能是因为 cn_k12 中的问题相对简单。）

🎡 数据生成

为了构建数据集，OpenR1 团队让 DeepSeek R1 为来自 NuminaMath 1.5 的 40 万个问题生成答案。他们遵循了 DeepSeek 技术报告中推荐的参数设置，并在提示词前添加了以下指令：

Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}.

为了确保生成过程的高效性，团队将每次生成的 tokens 限制设置为 16k。经过分析发现，只有 75% 的问题能够在 8k tokens 内解决，而大多数剩余问题需要完整的 16k tokens。

最初，他们使用 vLLM 进行推理，每个 H100 节点每秒可以生成 15 个答案，并且相关生成脚本已分享在 OpenR1 仓库中。最近，他们又开始尝试使用 SGLang，每个 H100 节点每秒可以生成 25 个答案（速度提升了近两倍），这使得 512 个 H100 节点上每天能生成 30 万个问题的答案。

为了在后续的过滤和优化过程中提供更大的灵活性，团队为每个问题生成了 两个答案 —— 有时甚至生成四个。这样一来，不仅复刻出了类似于 DeepSeek R1 允许进行拒绝采样的方法，还能使数据集能够适用于如 DPO 等偏好优化方法。

数据生成脚本：open-r1/slurm at main · huggingface/open-r1 · GitHub。

🌐 数据过滤

为了确保数据集中只包含高质量且正确的推理结果，Open R1 团队设计了一套数学验证系统，用于自动比对 LLM 生成的复杂数学表达式答案与数据集中的标准答案。

在这个过程中，OpenR1 团队发现 大约 55% 的问题至少有一个正确答案。然而，NuminaMath 1.5 数据集中有很多答案是空的，或者格式不符合验证标准，这都给自动验证带来了困难。

为了解决这些问题，Open R1 团队先是对 Math-Verify 工具进行了改进，使其能够处理更多不常见的答案格式，再使用 Llama-3.3-70B-Instruct 模型进行二次评估。

具体来说，对于那些被 Math-Verify 判定为错误的答案，使用 Llama-3.3-70B-Instruct 模型重新评估，识别实际上正确但因格式问题被错判的答案。最终，他们找回了 2.5 万条被「误判」的数据。

🌇 优化 Math-Verify 工具

对 Math-Verify 工具进行了改进，使其能够处理更多不常见的答案格式。

让 Llama-3.3-70B-Instruct 「作判官」的提示词如下：

You are a mathematical answer validator. You will be provided with a mathematical problem and you need to compare the answer in the reference solution, and the final answer in a model's solution to determine if they are equivalent, even if formatted differently.

PROBLEM:
{problem}

REFERENCE SOLUTION:
{answer}

MODEL'S SOLUTION:
{generation}

Focus ONLY on comparing the final mathematical answer provided by the model while ignoring differences in:

Formatting (e.g., \boxed{{}} vs plain text)

Multiple choice formatting (e.g., "A" vs full solution)

Order of coordinate pairs or solutions

Equivalent mathematical expressions or notation variations

If the model's answer is nonsense, return "Verdict: AMBIGUOUS"

Start with a brief explanation of your comparison (2-3 sentences). Then output your final answer in one of the following formats:

"Verdict: EQUIVALENT"

"Verdict: DIFFERENT"

"Verdict: AMBIGUOUS"

对于那些包含多个正确答案的数据行，团队尝试使用 奖励模型（RM）作为最终筛选器来选择最佳答案。具体操作如下：

1.从每个包含多个正确答案的数据行中，去掉（<think>…</think>），提取最终答案；

2.将问题和提取的答案输入到配置了 vLLM 的 Qwen/Qwen2.5-Math-RM-72B 模型中，获取每个答案的评分；

3.根据模型评分，对每个包含多个正确答案的数据行排名，选择排名最高的答案纳入训练数据集。

遗憾的是，消融实验表明，这种方法并没有比随机选择一个正确答案带来更好的模型性能。Open R1 团队的判断是，可能在使用奖励模型评分时，不仅要考虑最终答案，还要包括推理过程。

⚓ Open R1 训练出来的新模型 VS DeepSeek-Distill-Qwen-7B

Open R1 在 OpenR1-Math-220k 的基础上，对 Qwen2.5-Math-Instruct 进行了 3 轮微调，学习率为 5e-5。

为了将上下文长度从 4k 扩展到 32k，他们将 RoPE 频率提高到 300k。训练遵循线性学习率调度，其中包含 10% 的预热阶段。

下表展示了在 lighteval 上 OpenR1-Qwen-7B、DeepSeek-Distill-Qwen-7B 和 OpenThinker-7B 的性能对比，可以看出在数学成绩上，OpenR1-Qwen-7B 和 DeepSeek-Distill-Qwen-7B 差距不是非常明显。