Light-R1
需求人群
目标受众包括人工智能研究者、机器学习工程师以及对长链推理模型感兴趣的开发者。该项目适合那些希望在有限资源下训练高性能长链推理模型的研究团队和企业，同时也为开源社区提供了宝贵的参考。使用场景
使用 Light-R1-7B-DS 模型在 AIME24 测试中达到 59.1% 的准确率，显著优于其他同类模型。通过课程式 SFT 和 DPO 训练，Light-R1-32B 在 AIME24 上达到 76.6% 的准确率，超越了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。开发者可以基于开源的训练代码和数据集，快速复现 Light-R1 的训练过程，并进行定制化改进。产品特色
提供从零开始的长链推理训练方法，无需依赖预训练的长链推理能力开源完整的训练数据集和代码，便于研究者复现和改进采用课程式学习，通过 SFT 和 DPO 提升模型性能支持强化学习（RL）训练，进一步优化模型表现在数学推理领域表现出色，特别是在 AIME24 和 AIME25 等基准测试中使用教程
- 11. 克隆 Light-R1 项目代码到本地。
- 22. 下载并安装项目依赖的 Python 包。
- 33. 使用开源的训练数据集运行 SFT 训练脚本。
- 44. 在 SFT 基础上运行 DPO 训练脚本，进一步优化模型。
- 55. 使用训练好的模型进行推理或继续进行 RL 训练。
团队介绍
了解 Light-R1 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。