DeepScaleR：仅用 1.5B 参数超越 OpenAI O1-Preview 的强化学习模型

1. 项目概述

1.1 项目目标与意义

DeepScaleR 项目旨在通过强化学习技术推动人工智能模型的性能提升，以更低的成本实现更优的推理能力。其核心目标是开发出在特定任务上超越现有模型的高效模型，同时为开源社区提供技术参考，促进技术的普惠和创新。

  • 技术突破：DeepScaleR-1.5B-Preview 模型在 AIME2024 基准测试中表现优异，Pass@1 准确率高达 43.1%，相比基础模型提升了 14.3%，并超越了 OpenAI 的 o1-preview。这一成果表明，通过优化训练策略和数据集设计，可以在较小的模型规模下实现显著的性能提升。
  • 成本控制：项目采用知识蒸馏模型和强化学习迭代延长方法，将训练时间缩短至 3800 个 A100 GPU 小时，相当于 4500 美元的训练成本，相比传统方法节省了 18.42 倍的费用。
  • 开源意义：DeepSc

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