Light-R1：项目核心功能/场景

Light-R1：项目核心功能/场景

Light-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-R1

Light-R1 是一个用于数学推理的深度学习模型，专注于从零开始（from scratch）训练长链推理（Long COT）模型，涵盖 Curriculum SFT、DPO 和 RL 技术。

项目介绍

Light-R1 是一个开源项目，致力于在数学领域提供高性能的模型，尤其关注于解决复杂数学问题。项目以 Qwen2.5-32B-Instruct 为基础，通过 Curriculum SFT（Soft Prompt Tuning）、DPO（Data Programming with Negative Contrastive Alignment）以及 RL（Reinforcement Learning）等技术，实现了从无长链推理能力的模型到具有卓越推理能力的模型的转变。

项目技术分析

Light-R1 的核心在于 curriculum learning，即分阶段地训练模型以逐步提升其性能。首先，通过 Curriculum SFT 逐步调整模型对数学问题的理解和生成能力。在 SFT 的两个阶段中，模型分别学习处理不同难度的问题，并在第二个阶段对更复杂的问题进行优化。接着，通过 DPO 技术对模型的输出进行对比学习，强化正确的推理路径，抑制错误的推理路径。

此外，Light-R1 还采用了 RL 技术，尤其是在 14B 模型上取得了显著效果。这种多技术的综合应用使得 Light-R1 在数学推理领域达到了领先水平。

项目技术应用场景

Light-R1 的技术应用场景主要集中在数学教育和研究领域，尤其是在以下方面：

1. 数学题目自动解答：可以用于在线教育平台，为学生提供自动解答数学题目的服务。
2. 数学推理研究：为研究人员提供了一种新的、高效的数学推理模型，可以用于深入探索数学问题的解决机制。
3. 智能辅导系统：结合自然语言处理技术，可以开发出智能辅导系统，为学生提供个性化的学习建议和辅导。

项目特点

Light-R1 模型具有以下几个显著特点：

1. 从零开始训练：Light-R1 直接从没有长链推理能力的模型出发，通过训练逐步建立这种能力，使得模型在数学推理任务上表现出色。
2. 多技术融合：结合 Curriculum SFT、DPO 和 RL 技术，实现了模型性能的全面提升。
3. 高效训练：训练流程设计合理，可以在相对较短的时间内完成，降低了训练成本。
4. 强泛化能力：在未训练的科学问题上，Light-R1 仍然表现出良好的泛化能力。

以下是关于 Light-R1 项目的一些详细说明：

Curriculum SFT & DPO

在 Curriculum SFT 的第一阶段，Light-R1 使用了来自 DeepSeek-R1 对数学问题的回答，并通过验证和难度等级筛选，构建了一个 76k 的数据集。在第二阶段，从这 76k 数据集中筛选出更难的问题，构建了 3k 的数据集。DPO 技术则基于这些数据集进行对比学习。

数据去污染

Light-R1 对开源数据集进行了仔细的数据污染评估和去污染处理，确保了训练数据的纯净性。这对于模型在基准测试中的公平比较至关重要。

模型融合

在训练的最后阶段，Light-R1 通过融合 SFT 第二阶段、DPO 和另一个 DPO 版本的模型，进一步提升了性能。这种融合策略在 AIME24 上取得了显著的提升。

许可和致谢

Light-R1 的所有发布材料均遵循 Apache 2.0 开源许可。项目的训练和评估脚本基于 360-LLaMA-Factory 和 DeepScaleR 开发。

总体而言，Light-R1 项目为数学推理领域提供了一个强大的工具，不仅提高了数学问题的解决效率，也为未来的研究奠定了基础。随着技术的不断发展，我们期待看到更多可访问的长链推理模型的出现，而 Light-R1 正是这一领域的有力探索者。

Light-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-R1