d1：大规模推理增强扩散大语言模型

d1：大规模推理增强扩散大语言模型

d1 Official Implementation for the paper "d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d1/d1

项目介绍

d1 是一个基于强化学习来扩展预训练扩散大语言模型推理能力的研究项目。该项目采用双阶段方法，结合了遮蔽 Soft Prompt Tuning（SFT）和一种名为 diffu-GRPO 的新型策略梯度方法。该方法专为遮蔽大语言模型设计，具有高效的日志概率估计功能，目的是提升模型在推理任务中的性能。

项目技术分析

d1 的核心在于通过强化学习技术，优化扩散大语言模型在推理任务上的表现。以下是项目采用的技术要点：

1. 遮蔽 Soft Prompt Tuning：这种方法通过对预训练模型进行微调，以改善其在特定推理任务上的表现。它通过在输入文本中添加遮蔽的提示来引导模型，从而增强其推理能力。

2. diffu-GRPO 算法：这是一种基于梯度策略的方法，专为遮蔽大语言模型设计。它通过提高日志概率估计的效率，帮助模型在推理任务中实现更好的性能。

3. 环境搭建：项目提供了一个基于 conda 的环境配置文件，方便用户快速搭建实验环境。

4. 代码开源：d1 项目将 SFT 的代码开源，供研究人员和开发者使用。

项目及技术应用场景

d1 项目的应用场景广泛，主要针对需要强大推理能力的自然语言处理任务。以下是几个典型的应用场景：

1. 问答系统：在构建问答系统时，d1 可以帮助模型更准确地进行推理，从而提供更精确的答案。

2. 文本摘要：在生成文本摘要时，d1 可以帮助模型理解文本的深层含义，生成更高质量的摘要。

3. 逻辑推理：在处理需要逻辑推理的文本任务时，d1 可以显著提高模型的表现。

4. 对话系统：在对话系统中，d1 可以帮助模型更好地理解用户意图，提供更自然的对话体验。

项目特点

d1 项目的特点可以概括为以下几点：

1. 创新性：项目采用了遮蔽 SFT 和 diffu-GRPO 算法，为推理能力增强提供了新的思路和方法。

2. 高效性：diffu-GRPO 算法的日志概率估计功能提高了模型在推理任务上的效率。

3. 可扩展性：d1 的双阶段方法可以轻松扩展到其他类型的语言模型和推理任务。

4. 开源共享：项目开源了 SFT 的代码，促进了学术交流和社区共建。

5. 实验验证：项目发布了相关论文和项目页面，提供了丰富的实验结果和性能比较，验证了方法的 effectiveness。

总结而言，d1 项目是一个值得关注的创新性研究项目，它为扩散大语言模型在推理任务上的应用提供了新的视角和方法。通过开源共享和实验验证，该项目有望成为自然语言处理领域的一个重要里程碑。

d1 Official Implementation for the paper "d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d1/d1