Search-R1

Search-R1 是什么？

Search-R1 是一个项目，旨在复现 DeepSeek-R1 的方法，使用强化学习训练大型语言模型（LLM）具备推理和调用搜索引擎的能力，让LLM可以边推理边搜索（tool-call）。它基于 veRL 开发。通过强化学习 (rule-based outcome reward)，能让像 Qwen2.5-3b-base 和 Llama3.2-3b-base 这样的3B基础语言模型自主地学习推理和调用搜索引擎。

Search-R1 的使用场景：

Search-R1 可以用来训练 LLM，使其能够在以下场景中发挥作用：

• 需要外部知识的问答： 当问题需要模型结合实时信息或特定领域的知识才能回答时，模型可以通过调用搜索引擎来获取相关信息，然后进行推理并给出答案。 例如，回答“今天的天气怎么样？” 或 “最新的AI技术发展有哪些？”
• 需要多轮搜索和推理的复杂任务： 有些任务需要模型进行多次搜索，并且在每次搜索后进行推理，才能逐步解决问题。 例如，规划一次旅行，需要搜索机票、酒店、景点等信息，并根据这些信息进行推理和选择。
• 事实核查： 模型可以调用搜索引擎来验证信息的真实性，避免产生幻觉或传播不准确的信息。
• 自动生成研究报告或文章： 模型可以根据给定的主题，自动搜索相关资料，进行整理和分析，生成研究报告或文章。

总而言之，Search-R1 旨在让 LLM 具备更强大的信息获取和利用能力，从而能够更好地解决现实世界中的复杂问题。