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裁剪：裁剪部 HNYZ

【新智元導(dǎo)讀】近日，斯坦福、UC伯克利等多機(jī)構(gòu)聯(lián)手發(fā)布了開源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其到手訣要在于數(shù)據(jù)限度化、嚴(yán)格考據(jù)和模子彭脹。

32B推理模子，僅用1/8數(shù)據(jù)，與同尺寸DeepSeek-R1打成平手！

就在剛剛，來自斯坦福、UC伯克利、華盛頓大學(xué)等機(jī)構(gòu)聯(lián)手發(fā)布了一款SOTA級推理模子——OpenThinker-32B，并同期開源了高達(dá)114k的磨練數(shù)據(jù)。

名堂主頁：https://www.open-thoughts.ai/blog/scale

Hugging Face：https://huggingface.co/open-thoughts/OpenThinker-32B

數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k

團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)：接管經(jīng)DeepSeek-R1考據(jù)標(biāo)注（基于R1蒸餾）的大限度優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集，便可磨練出SOTA的推理模子。

具體步調(diào)，即是通過數(shù)據(jù)限度化、推理過程考據(jù)以及模子限度彭脹。

由此得到的OpenThinker-32B，在數(shù)學(xué)、代碼和科學(xué)等多個基準(zhǔn)測試中，OpenThinker-32B性能平直碾壓了李飛飛團(tuán)隊s1和s1.1模子，直逼R1-Distill-32B。

值得一提的是，比較于使用了800k數(shù)據(jù)（包含600k個推理樣本）的R1-Distill，OpenThinker-32B僅用了114k數(shù)據(jù)，就能拿下真的同等的優(yōu)異收貨。

收尾均通過開源評估框架Evalchemy詭計得出

除此以外，OpenThinker-32還把模子權(quán)重、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)生成代碼、磨練代碼上，一都都給公開了！

數(shù)據(jù)策展

酌量東談主員使用了與之前磨練OpenThinker-7B模子交流的OpenThoughts-114k數(shù)據(jù)集來磨練OpenThinker-32B。

他們期騙DeepSeek-R1模子，相聚了全心挑選的17.3萬個問題的推理過程息爭答嘗試。然后將這些原始數(shù)據(jù)四肢OpenThoughts-Unverfied-173k數(shù)據(jù)集公拓荒布。

悉數(shù)這個詞進(jìn)程的臨了一步是，若是推理過程未能通過考據(jù)，就過濾掉相應(yīng)的數(shù)據(jù)樣本。

下圖可視化地展示了悉數(shù)這個詞過程。

酌量團(tuán)隊領(lǐng)先輸入源數(shù)據(jù)或問題指示，這些現(xiàn)實不錯來自不同的范疇和平臺，如BAAI/TACO、DeepMind、Python提交等，觸及代碼、謎題、科學(xué)和數(shù)學(xué)等多個方面。

接著這些多元的輸入會參預(yù)中樞的處理模塊——DeepSeek-R1，在這里對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。這些問題會被分紅三個方面，差別是：科學(xué)類問題、數(shù)學(xué)與謎題和代碼。

有些收尾不需要考據(jù)，可能是粗淺的分析或平直輸出。關(guān)于一些需要深刻考據(jù)的現(xiàn)實，期騙大談話模子（LLM）接管與GT（Ground Truth）對比的面孔進(jìn)行評判。若是是代碼，實行代碼并進(jìn)行單位測試，確保代碼的正確性和有用性。

臨了能將不同標(biāo)的的收尾糾合起來，生成綻放的想考和更為詳細(xì)的處理決議。

酌量團(tuán)隊更新了最終的OpenThoughts-114k數(shù)據(jù)集，加入了一個名為「metadata」的建樹，其中包含了一些用于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的非凡列：

problem

ground_truth_solution

test_cases (code only)

starter_code (code only)

DeepSeek_reasoning

DeepSeek_solution

domain

source

這些非凡的元數(shù)據(jù)將使得這個數(shù)據(jù)集更容易用于新的場景，舉例數(shù)據(jù)過濾、范疇切換、考據(jù)檢察以及變調(diào)推理過程的模板。

這些非凡的元數(shù)據(jù)將得使該數(shù)據(jù)集使用起來愈加容易，僅需一滑代碼就能完成舉例過濾、更換范疇、檢檢考據(jù)和變調(diào)推理追蹤模板等。

load_dataset("open-thoughts/OpenThoughts-114k", "metadata", split="train")

酌量團(tuán)隊暗示，他們期待看到社區(qū)期騙這些問題和圭臬謎底，在OpenThinker模子上進(jìn)行強化學(xué)習(xí)（RL）的酌量。DeepScaleR依然施展，限度較小時，這種步調(diào)效果盡頭好。

考據(jù)

為杰出到最終的OpenThoughts-114k數(shù)據(jù)集，酌量團(tuán)隊對謎底進(jìn)行了考據(jù)，并剔除了不正確的回應(yīng)。

如下表所示，保留那些未通過考據(jù)的推理過程可能會毀傷性能，盡管未教學(xué)證的模子與其他32B推理模子比較仍然闡明致密。

考據(jù)的作用在于，在擴(kuò)大磨練指示集的各樣性和限度的同期，保握R1珍視的質(zhì)料。另一方面，未教學(xué)證的數(shù)據(jù)不錯更容易地彭脹，因此也值得進(jìn)一步探索。

關(guān)于代碼問題，咱們通過對照已有的測試用例來考據(jù)解答嘗試，從而完成推理過程的考據(jù)。

受到代碼實行過程中所面對挑戰(zhàn)的啟發(fā)，咱們在Curator中達(dá)成了一個代碼實行框架，使用戶簡略大限度、安全地實行代碼，并對照預(yù)期輸出進(jìn)行考據(jù)。

關(guān)于數(shù)常識題，酌量團(tuán)隊使用一個LLM（大談話模子）評判器來進(jìn)行考據(jù)，它會同期采納圭臬謎底和DeepSeek-R1的解答嘗試。

收尾發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)生成過程中，使用LLM評判器而不是更嚴(yán)格的顯露引擎（Math-Verify）進(jìn)行考據(jù)，不錯得到更高的有用數(shù)據(jù)率，并能磨練出性能更好的卑鄙模子。

磨練

酌量團(tuán)隊使用LLaMa-Factory對Qwen2.5-32B-Instruct在OpenThoughts-114k數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了三輪微調(diào)，險峻文長度為16k。竣工磨練建樹可在GitHub中找到。

OpenThinker-32B在AWS SageMaker集群上使用四個8xH100 P5節(jié)點磨練了90小時，累計使用了2,880個H100小時。

同期，OpenThinker-32B-Unverified在Leonardo超等詭計機(jī)上使用96個4xA100節(jié)點（每個GPU64GB）磨練了30小時，累計使用了11,520個A100小時。

評估

酌量團(tuán)隊使用開源評估庫Evalchemy（真金不怕火金術(shù)）對悉數(shù)模子進(jìn)行評估。

關(guān)于AIME24和AIME25，他們通過平均五次伊始的收尾來詭計準(zhǔn)確率。評估建樹使用0.7的溫度參數(shù)，將模子反應(yīng)截止在32,768個token以內(nèi)，不添加任何非凡的系統(tǒng)或用戶指示詞，也不使用任何特別的解碼計謀（如預(yù)算強制）。

當(dāng)啟動OpenThoughts名堂時，他們設(shè)定了一個綢繆，即創(chuàng)建一個性能不錯達(dá)到DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的綻放數(shù)據(jù)模子。

當(dāng)今這個差距依然真的擯斥。

臨了，酌量團(tuán)隊為社區(qū)在昔時幾周在構(gòu)建綻放數(shù)據(jù)推理模子方面取得的快速進(jìn)展感到勤懇，并期待基于彼此的洞見不息上前發(fā)展。

OpenThinker-32B的開源，施展了數(shù)據(jù)、考據(jù)和模子限度的協(xié)同作用是進(jìn)步推理技巧的要道。

這一服從不僅鼓勵了開源推理模子的發(fā)展現(xiàn)金九游體育app平臺，也為悉數(shù)這個詞AI社區(qū)提供了珍重的資源和啟示。