DeepScaleR

DeepScaleR 是一个开源项目，旨在全面民主化大规模语言模型（LLMs）的强化学习（RL），并在实际任务中以规模复现 DeepSeek R1 和 OpenAI O1/O3。该项目提供了所有训练脚本（包括超参数）、模型、数据集和日志的开源资源，让更多研究者和开发者能够参与和应用。

DeepScaleR的特点：

• 开源：所有项目成果均可在GitHub上获取，包括训练代码、模型和数据集。
• 扩展性：通过逐步扩展语境长度，DeepScaleR 能够在 RL 训练中实现更高的性能。
• 高效的评估：DeepScaleR 在多个评估基准上表现出色，尤其在 AIME 2024 和其他数学题目评分中取得了显著的准确率。

使用场景：

• 学术研究：研究人员可以使用 DeepScaleR 进行 RL 和 LLM 的实验与研究，验证新算法和模型的有效性。
• 工业应用：开发者可以将 DeepScaleR 部署于实际应用中，如智能客服、教育助手等领域，以提高系统智能。
• 模型训练与调优：工作团队可以利用 DeepScaleR 的训练脚本和数据集进行自定义模型的训练，以满足特定需求。

在 DeepScaleR 的帮助下，用户可以更轻松地进行大规模语言模型的训练和应用，推动人工智能技术的普及与发展。