Reasoning模型复现R1经验综述

最新推荐文章于 2025-05-24 09:00:00 发布
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作者 | xxx 编辑 | 自动驾驶之心

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小小梦想的R1模型(复现R1)

作者复现R1基于HF的open-r1，底层使用trl库，在GSM8K数据集上进行了复现，使用了4张40G的A100和Qwen2.5 1.5B-Instruct模型。代码在https://github.com/Mryangkaitong/deepseek-r1-gsm8k


奖励：

  • 格式奖励参考了Logic-RL的工作，格式检查了以下内容：

    • 出现在之后，

    • 在之后，

    • 在之后，

    • 以上三种任意一种都是格式错误，奖励值出-1，其他出+1；

  • accuracy_reward直接看结果是否正确，正确奖励值为1，错误奖励值为0。


参数：

作者使用了DeepSpeed Zero3，FlashAttention2， 提示词长度最大512，回答长度最大1024，每张卡1个BS，梯度累计16步， 每次采样3个回答，学习率3e-6，BF16，使用VLLM。


作者的复现效果：

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来源于https://github.com/Mryangkaitong/deepseek-r1-gsm8k/blob/main/log/log.png

作者使用Qwen2.5 1.5B-Instruct在GSM8K训练完的准确率为74.29%。


HF的Open-R1(复现R1)

github.com/huggingface/open-r1/


作者复现的训练步骤：

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  1. 首先对有指令遵循的模型蒸馏DeepSeek R1的训练数据，得到Open R1-Distill；

  2. 对Base 模型用GRPO训练得到OpenR1-Zero；

  3. 对Base模型先蒸馏Open R1-Zero的指令遵循数据，再使用GRPO训练得到Open R1。


作者的复现效果

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左侧是HF Open R1，右侧是DeepSeek R1.

作者的生成使用的温度系数为0.6。


Mini-R1 (基于GRPO的用来玩小游戏的模型)

作者希望能通过GRPO的训练，让模型精通Countdown游戏。Countdown 游戏是一个数字拼图游戏，玩家使用一组随机抽取的数字和基本的算术运算 （+、-、×、÷） 来达到或尽可能接近目标数字

作者的技术文章在 https://www.philschmid.de/mini-deepseek-r1


奖励设置

  • Format Reward：检查生成的格式是否满足[thinking][answer]的格式。满足奖励值为 1.0 ，否则为0。

  • Accuracy Reward：从标签中提取方程式，并根据目标以及每个数字是否使用一次对其进行评估。

    • 生成的回答必须包含且必须可以被(.?)解析出内容，同时解析出的内容只能包含数字、运算符（+、-、、/）、括号、点号（.）和空白字符。

    • 数字使用正确：解析出的内容中的数字只能是输入的几种数字。

    • 使用eval运行解析出的表达式，结果需要和答案的差异小于1e-5。

    • 异常处理：报异常直接返回0.


参数设置

每个设备一个BatchSize，梯度累计8步，采样8次，使用VLLM。


观察

  • 在 ~50 步时，模型已学习正确的格式。...\n...

  • 在 100 步时，求解方程的成功率约为 25%。模型开始用单词 “推理” ，见下面的例子。

  • 在 200 步时，性能似乎收敛得慢得多，我们的成功率为 ~40%。该模型开始学习一种新的 “格式”，在其中，它通过尝试不同的组合并查看结果，类似于以编程方式求解方程式，请参阅“步骤 200 和 450 之间的成功推理样本”。

  • 在 450 个步骤中，我们求解方程的成功率为 50%。性能仍然缓慢提高，模型从步骤 200 开始保持其新的格式形式。

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Logic-RL(复现R1)

文档链接 https://evxpwrsfkdb.feishu.cn/docx/NokEdaMBmo6aqZxVdxkcSm2cnab

代码链接 https://github.com/Unakar/Logic-RL


奖励设置：

作者自己写的规则

作者发现：


我们发现模型在学习format的时候，其实是一个快速收敛--逐渐崩坏--又忽然找回format的形式,与我们三阶段RL训练设置吻合。
还有一个有趣的小发现，在中间阶段，模型似乎认为格式反而阻碍了它的思考：日志里看到不少例子，模型在tag开始后意识到自己犯错了，想重回进入思考模式，可惜被format reward狠狠惩罚了


奖励设置：

  • 格式是否遵循think> [thinking][answer]的格式。满足奖励值为 1.0 ，否则为-1.0。

  • 答案是否正确：如果答案正确是2，答案可以解析但是错误是-1.5，答案不可以解析是-2


参数：

  • 模型：Qwen2.5-7B-Instruct-1M

  • 数据集&场景：作者使用了不到2K合成数据集。 场景：逻辑问题类似老实人和骗子的益智题，老实人总说真话，骗子总说假话，下面N个人，各有各的表述，请判断谁是骗子。

  • 训练（全局GRPO）：

    • 预热：作者先使用一共三个人的逻辑问题作为训练集，3epoch的RL训练后，成功让qwen-7B达到了0.41。模型在10step训练里很快就能学会把format error降到0.1的占比

    • 训练：高温采样设置温度系数1.2

    • 退火：温度从1.2慢慢降到0.9，学习率降低到2e-7。

作者在挑选模型发现Qwen 7B MATH：


首先它指令跟随能力比较一般，很难学会format；
其次，它说话老爱用python code解题，训练很难克服移除system prompt后，还是习惯用\box{}包裹answer，还是format不行Markdown味道太重，一板一眼的，Reasoning模型本应思想跳脱一些才是。

从逻辑上确实是Qwen 7B Math更高，但是格式遵循不如Qwen Instruct模型。

作者使用了GRPO，采样数逐渐减少 64-32-16(因现存有限，每个设备的BatchSize先小后大)。


simpleRL-reason(Math模型)

Qwen2.5-7B-SimpleRL训练使用了8K条math相关的数据，

  • SFT：作者先从Qwen 32B QwQ生成 对应回答，然后对基模进行蒸馏。

  • RL： 作者使用GRPO，每个采样8个回答，训练模型。

Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero训练只有RL步骤，无SFT。


效果

(pass@1) 33.3% on AIME, 62.5% on AMC, and 77.2% on MATH。


总结

  • Reasoning能力：这几个复现项目都以Qwen为基模。预训练通过较好的过滤，减少知识的冲突，提高数据质量，把世界知识灌注好，通过GRPO就可以激发模型的reasoning能力。

  • 高效训练：强化学习可以参考OpenRLHF 、Ray和 生成时考虑VLLM。

  • 蒸馏具有Reasoning能力的教师模型或者通过Rule-Base RL训练都可以得到不错的效果。但是蒸馏涉及到数据的选取问题，RL涉及到Rule的质量，规避Reward hacking现象。

  • 通过高温采样可以得到多样性强的结果。


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### 复现 Open-R1 项目的指南 #### 环境准备 为了成功复现 Hugging Face 的 Open-R1 项目，需配置合适的硬件环境。建议使用至少两个计算节点，每节点应装备有8块NVIDIA H100 GPU 显卡[^4]。 #### 获取源码与资源 访问 GitHub 上官方维护的 Open-R1 仓库地址 `https://github.com/huggingface/open-r1` 下载最新版本代码库。此存储库包含了构建和运行该项目所需的一切文件以及详细的文档说明[^1]。 #### 数据集准备 依据描述，Open-R1 使用了特定的数据生成方法来创建用于训练的数据集。这包括但不限于GRPO (Generative Reasoning Process Optimization) 实现及相应数据生成器的设计[^2]。对于初学者来说，可以从现有公开可用的小规模样例入手练习，在熟悉整个流程后再逐步扩展到更大更复杂的真实场景应用上去。 #### 训练过程概述 采用 Qwen2.5-1.5B 模型作为基础架构，并在此之上集成多种先进的开源工具和技术栈完成最终系统的搭建工作。值得注意的是，初期可以通过提供少量精心设计好的示范案例来进行预热（即所谓的“冷启动”），之后再利用这些初步结果进一步指导后续迭代优化的方向[^3]。 ```bash # 假设已经克隆了GitHub上的open-r1仓库 cd path/to/your/cloned/repo pip install -r requirements.txt python train.py --config_path ./configs/default.yaml ``` 上述命令展示了安装依赖项并执行默认设置下的训练脚本的方式；实际操作时可根据个人需求调整参数配置以适应不同任务目标的要求。 #### 验证效果 最后一步是对所得到的结果进行全面评估测试，确保其性能指标达到预期水平。考虑到该研究方向尚处于快速发展阶段，鼓励参与者积极贡献自己的见解和改进建议给社区，共同推动领域内技术创新与发展进步。
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