Open R1放出220k高质量DeepSeek R1数据及处理技术细节,冲~

51c自动驾驶~合集57 多目标多头蒸馏模块:我们看到轨迹模仿学习之后的轨迹还过了其他的MLP,这就是其他头,它的目标也是不一样的,第一个是跟碰撞相关的,第二个是跟行驶区域相关的,第三个是跟舒适度相关的,也就是说不同的评判指标都有一个teacher,之前的模仿学习就是人类的teacher,那么这些teacher是怎么来的呢?本文作者提出的新的范式,就是规划模块是多模的输出,同时,目标也是多样性的,即不仅是GT的轨迹也同时引入了更多的正样本,由不同的专家给出的。还是那句话,小米汽车的成功,是小米价值观,小米模式,和小米方法论的成功。 阅读详情
AI摘要

Open R1由huggingface出品,是DeepSeek - R1全开源复现。其发布最新进展,开源OpenR1 - 220k - Math数据集及合成数据处理技术细节。该数据集在512个H100上本地生成,经自动过滤等处理。还介绍了数据生成、过滤方法,以及社区在GRPO应用、数据集推理能力等方面的研究成果与挑战。

Open R1由huggingface出品,当前最火的DeepSeek-R1全开源复现,已经18.8k了,这两天该项目发布了最新进展:

  • 开源了包含由 DeepSeek R1生成的用于数学推理的全新大规模数据集OpenR1 -220k-Math

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  • 合成数据处理技术细节

  • 汇总开源社在R1技术上的探索:Unsloth、李飞飞s1、AIME 2025等等

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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。

🐳 推出 OpenR1-Math-220k ,这是一个在 512 个 H100 上本地生成的大规模数学推理数据集,每个问题有多个答案。为了创建 OpenR1-Math-220k,与Numina合作,他们开发了其广受欢迎的NuminaMath-CoT数据集的全新版本。

与现有数据集相比,OpenR1 数据集有哪些新内容:

  • 800k R1 推理轨迹:使用DeepSeek R1为 400k 个问题生成两个答案。过滤后的数据集包含220k 个具有正确推理轨迹的问题。

  • 512 个 H100 在本地运行:不依赖 API,而是利用vLLM和SGLang在科学集群上本地运行生成,每天生成 180

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