Light-R1

Light-R1 – 360智腦開源的長思維鏈推理模型

Light-R1是360智腦推出的一款開源AI模型，專注于數學領域的長思維鏈推理。該模型名為Light-R1-32B，基于Qwen2.5-32B-Instruct構建，并通過7萬條數學數據與雙階段課程學習（SFT+DPO）進行訓練，成功超越了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的性能。在AIME24測試中，Light-R1取得了76.6的高分，明顯高于DeepSeek-R1-Distill的72.6分。此外，模型的訓練成本非常低，使用12臺H800機器運行6小時，費用約為1000美元。Light-R1完全開源，包括模型、數據集、訓練框架和評測代碼，旨在推動開源社區的發展，為低成本訓練領域的專業模型提供借鑒。

Light-R1是什么

Light-R1是360智腦的開源AI模型，專注于數學領域的長思維鏈推理。具體版本為Light-R1-32B，基于Qwen2.5-32B-Instruct開發。通過采用7萬條數學數據進行雙階段課程學習（SFT+DPO），該模型在性能上超越了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。在AIME24測試中，Light-R1以76.6分的優異成績領先于DeepSeek-R1-Distill的72.6分。其訓練成本低，僅需12臺H800機器運行6小時，約1000美元。該模型全面開源，旨在推動開源社區的發展，并為低成本訓練領域的專業模型提供參考。

Light-R1的主要功能

• 高效數學問題解決：能夠迅速且準確地解決各種復雜數學問題，涵蓋代數、幾何、概率等多個領域。
• 推理能力提升：具備強大的邏輯推理能力，能夠處理長思維鏈的問題。
• 泛化能力：在邏輯推理及語言理解等其他領域也展現出良好的泛化能力。
• 低成本訓練與部署：以極低的成本實現高性能，非常適合資源有限的用戶或企業快速部署和應用。

Light-R1的技術原理

• 基礎模型與起點：模型依托Qwen2.5-32B-Instruct開發，經過優化后實現了超越DeepSeek-R1-Distill的性能提升。
• 課程學習：
  • SFT（Supervised Fine-Tuning）：通過篩選難度分級的數據，進行有監督的微調，第一階段使用7萬條數據，第二階段從中挑選出難度最高的3000條進行進一步微調。
  • DPO（Direct Preference Optimization）：在SFT的基礎上，通過多次采樣和偏好對的構建，對模型的輸出質量進行優化。
• 數據處理與去重：訓練數據采集自多個開源數學數據集（如OpenR1-Math-220k、OpenThoughts-114k等），經過嚴格的數據去重處理，確保測試數據的保密性，避免對模型性能的影響。
• 模型融合：最終形成的Light-R1-32B是經過SFT階段2、DPO以及另一個DPO版本的模型融合而成，進一步提升了模型的性能和穩定性。
• 訓練框架與優化：使用360-LLaMA-Factory訓練框架，支持序列并行和高效的分布式訓練。通過優化訓練流程，Light-R1在12臺H800機器上僅需6小時即可完成訓練。

Light-R1的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/Qihoo360/Light-R1
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/qihoo360/light-r1

Light-R1的應用場景

• 教育領域：作為數學學習工具，幫助學生解決復雜問題，提供詳細解題步驟和思路，適用于數學競賽和日常學習。
• 科研與學術：輔助數學研究和跨學科問題解決，例如物理建模、工程優化等。
• 企業應用：用于數據分析、風險評估、供應鏈優化等復雜問題的解決。
• 軟件集成：可以集成到智能助手、數學軟件中，增強其推理和解題功能。
• 開源與開發者：支持開發者進行定制和擴展，推動開源社區的進步。

常見問題

• Light-R1支持哪些數學領域？：Light-R1能夠處理代數、幾何、概率等多個數學領域的問題。
• 如何獲取Light-R1模型？：用戶可以通過GitHub或HuggingFace模型庫下載Light-R1模型及相關資源。
• Light-R1的訓練成本高嗎？：不高，Light-R1在12臺H800機器上運行6小時的成本約為1000美元。
• 可以在教育中如何使用Light-R1？：Light-R1可作為數學學習輔導工具，幫助學生解決難題并提供解題思路。