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HuggingFace团队官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。
复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。
这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。截止目前，星标冲破3.4k，斩获255个fork。
项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1
不过话说回来，DeepSeek-R1本身就是开源的，HuggingFace搞这么个“Open R1”项目，又是为何？
官方在项目页中做了解释：
这个项目的目的是构建R1 pipeline中缺失的部分，以便所有人都能在此之上复制和构建R1。
HuggingFace表示，将以DeepSeek-R1的技术报告为指导，分3个步骤完成这个项目：
- 第1步：用DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，来复制R1-Distill模型。
- 第2步：复制DeepSeek用来构建R1-Zero的纯强化学习（RL）pipeline。这可能涉及为数学、推理和代码整理新的大规模数据集。
- 第3步：通过多阶段训练，从基础模型过渡到RL版本。
结合DeepSeek的官方技术报告来看，也就是说，Open R1项目首先要实现的，是用R1数据蒸馏小模型，看看效果是不是像DeepSeek说的那么好：
DeepSeek开源了6个用R1蒸馏的小模型，其中蒸馏版Qwen-1.5甚至能在部分任务上超过GPT-4o。
接下来，就是按照DeepSeek所说，不用SFT，纯靠RL调教出R1-Zero，再在R1-Zero的基础上复刻出性能逼近o1的R1模型。
其中多阶段训练是指，R1技术报告提到，DeepSeek-R1训练过程中引入了一个多阶段训练流程，具体包括以下4个阶段：
- 冷启动
用数千个长思维链（CoT）样本对基础模型进行监督微调（SFT），为模型提供初始的推理能力
- 面向推理的强化学习
在第一个SFT阶段的基础之上，用和训练R1-Zero相同的大规模强化学习方法，进一步提升模型的推理能力，特别是应对编程、数学、科学和逻辑推理任务的能力。
- 拒绝采样和监督微调
再次使用监督微调，提升模型的非推理能力，如事实知识、对话能力等。
- 针对所有场景的强化学习
这次强化学习的重点是让模型行为与人类偏好保持一致，提升模型的可用性和安全性。
目前，在GitHub仓库中，已经可以看到这几个文件：
- GRPO实现
- 训练和评估代码
- 合成数据生成器
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