Search-R1
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Search R1
简介 :
Search-R1 是一个强化学习框架,旨在训练能够进行推理和调用搜索引擎的语言模型(LLMs)。它基于 veRL 构建,支持多种强化学习方法和不同的 LLM 架构,使得在工具增强的推理研究和开发中具备高效性和可扩展性。
需求人群 :
适合研究人员和开发者,他们需要高效的工具增强推理模型,能够灵活调用搜索引擎以获取信息和提高模型性能。
总访问量: 485.5M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 66.5K
使用场景
使用 Search-R1 训练一个模型来回答复杂的问题并调用搜索引擎获取最新信息。
利用该框架开发一个智能问答系统,能够进行多轮对话并实时检索数据。
在教育领域应用,通过与搜索引擎的结合,提升学习助手的知识覆盖率。
产品特色
支持多种强化学习方法(如 PPO、GRPO、reinforce),满足不同训练需求。
兼容多种语言模型(如 Llama3、Qwen2.5),方便用户选择合适的基础模型。
可以使用本地稀疏 / 密集检索器及在线搜索引擎,灵活应对不同场景。
提供多节点训练,支持 30B 以上的 LLMs,提升训练效率。
开放源码,促进工具增强的 LLM 推理的研究与开发。
支持自定义数据集和搜索引擎,满足个性化需求。
记录完整的实验日志,便于复现与分析。
提供便捷的安装和快速启动指南,降低使用门槛。
使用教程
安装环境并准备依赖项。
下载索引和语料库。
处理训练数据集。
启动本地检索服务器。
运行强化学习训练脚本。
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