

Light R1 14B DS
紹介 :
Light-R1-14B-DSは、北京奇虎科技有限公司が開発したオープンソースの数学モデルです。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bをベースに強化学習で訓練され、AIME24とAIME25の数学コンテストベンチマークテストでそれぞれ74.0と60.2の高得点を達成し、多くの320億パラメーターのモデルを凌駕しています。軽量な予算で、既に長鎖推論微調整モデルの強化学習を試行することに成功し、オープンソースコミュニティに強力な数学モデルツールを提供しています。このモデルのオープンソース化は、特に数学問題解決における教育分野での自然言語処理の進歩を促進し、研究者や開発者にとって貴重な研究基盤と実践ツールとなります。
ターゲットユーザー :
このモデルは、自然言語処理の研究に従事する学者や開発者、特に数学問題解決、教育分野への応用、強化学習技術の研究に特化した方々に適しています。軽量な予算で高性能なモデル訓練を実現したいチームにとって、このモデルは優れた参考事例となり、迅速な導入と研究開発に役立ちます。
使用シナリオ
研究者はこのモデルを使用して、数学問題解決アルゴリズムの研究と改良を行うことができます。
開発者はこのモデルを基に教育アプリケーションを開発し、生徒が数学の問題をより効果的に解決するのを支援することができます。
企業は、このモデルをインテリジェントカスタマーサービスシステムに適用し、数学関連の質問への回答能力を向上させることができます。
製品特徴
強化学習に基づく長鎖推論トレーニングにより、数学問題解決能力を向上
オープンソースモデルにより、研究者や開発者は二次開発や研究を容易に行うことができます。
AIME24やAIME25などの数学ベンチマークテストで優れた性能を発揮し、高い精度を誇ります。
軽量な予算での効率的なトレーニングをサポートし、計算コストを削減します。
詳細なトレーニングログと技術レポートを提供し、理解と再現を容易にします。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceの公式ウェブサイトにアクセスし、Light-R1-14B-DSモデルのページを見つけます。
2. モデルファイルと関連リソース(トレーニングログや技術レポートなど)をダウンロードします。
3. PyTorchやTensorFlowなどの対応フレームワークを使用してモデルを読み込みます。
4. 具体的なニーズに合わせてモデルを微調整するか、数学問題解決タスクに直接適用します。
5. 技術レポートとトレーニングログを参照して、モデルのトレーニングプロセスと最適化方法を理解し、モデルの使用方法と改善に役立てます。
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