面向學生的Open R1

歡迎踏上激動人心的開源人工智慧與強化學習之旅！本章旨在幫助學生理解強化學習及其在大型語言模型 (LLM) 中的作用。

我們還將探索 Open R1，這是一個開創性的社群專案，它使先進的人工智慧人人可及。具體來說，本課程旨在幫助學生和學習者使用並貢獻 Open R1。

您將學到什麼

在本章中，我們將把複雜的概念分解成易於理解的部分，並向您展示如何參與到這個激動人心的專案中，讓LLM能夠解決複雜問題。

LLM在許多生成任務上都表現出色。然而，直到最近，它們在需要推理的複雜問題上一直表現不佳。例如，它們在處理需要多步推理的謎題或數學問題時會遇到困難。

Open R1是一個旨在讓LLM能夠解決複雜問題的專案。它透過使用強化學習來鼓勵LLM“思考”和推理。

簡單來說，模型被訓練來生成思想和輸出，並對這些思想和輸出進行結構化，以便使用者可以單獨處理它們。

我們來看一個例子。當我們要解決以下問題時，我們可能會這樣思考：

Problem: "I have 3 apples and 2 oranges. How many pieces of fruit do I have in total?"

Thought: "I need to add the number of apples and oranges to get the total number of pieces of fruit."

Answer: "5"

然後，我們可以將這種思想和答案進行結構化，以便使用者可以單獨處理它們。對於推理任務，LLM可以被訓練成以下格式生成思想和答案：

<think>I need to add the number of apples and oranges to get the total number of pieces of fruit.</think>
5

作為使用者，我們就可以從模型的輸出中提取思想和答案，並用它們來解決問題。

這為什麼對學生很重要

作為學生，瞭解Open R1以及強化學習在LLM中的作用很有價值，因為它：

• 向您展示了尖端人工智慧是如何開發的
• 為您提供動手學習和貢獻的機會
• 幫助您瞭解人工智慧技術的發展方向
• 為未來的人工智慧職業機會開啟大門

章節概覽

本章分為四個部分，每個部分都側重於Open R1的不同方面

1️⃣ 強化學習及其在LLM中的作用簡介

我們將探討強化學習 (RL) 的基礎知識及其在訓練LLM中的作用。

• 什麼是RL？
• RL是如何在LLM中使用的？
• 什麼是DeepSeek R1？
• DeepSeek R1的主要創新點是什麼？

2️⃣ 理解DeepSeek R1論文

我們將深入分析啟發 Open R1 的研究論文

• 主要創新與突破
• 訓練過程和架構
• 結果及其意義

3️⃣ 在TRL中實現GRPO

我們將透過程式碼示例進行實踐

• 如何使用Transformer強化學習 (TRL) 庫
• 設定GRPO訓練

4️⃣ 模型對齊的實際應用案例

我們將探討一個使用Open R1對齊模型的實際應用案例。

• 如何在TRL中使用GRPO訓練模型
• 在 Hugging Face Hub 上分享您的模型

先決條件

為了充分利用本章內容，建議您具備以下知識：

• 紮實的Python程式設計基礎
• 熟悉機器學習概念
• 對人工智慧和語言模型感興趣

如果您缺少其中一些知識，請不用擔心——我們將在講解過程中解釋關鍵概念！🚀

如何使用本章

1. 按順序閱讀：各部分內容層層遞進，建議按順序閱讀。
2. 分享筆記：記下關鍵概念和問題，並在Discord社群中討論Discord
3. 嘗試程式碼：遇到實踐示例時，請親自嘗試。
4. 加入社群：使用我們提供的資源與其他學習者建立聯絡。

讓我們開始探索Open R1，並發現您如何參與到使人工智慧更普及的專案中來！🚀