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Search-R1


介绍:

Search-R1使用强化学习训练LLM,使其具备推理能力并能调用搜索引擎,复现DeepSeek-R1方法。









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。

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