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裁剪：裁剪部 HNYZ
【新智元导读】近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其到手诀要在于数据限度化、严格考据和模子彭胀。
32B推理模子，仅用1/8数据，与同尺寸DeepSeek-R1打成平手！
就在刚刚，来自斯坦福、UC伯克利、华盛顿大学等机构联手发布了一款SOTA级推理模子——OpenThinker-32B，并同期开源了高达114k的磨练数据。
名堂主页：https://www.open-thoughts.ai/blog/scale
Hugging Face：https://huggingface.co/open-thoughts/OpenThinker-32B
数据集：https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k
团队发现：接管经DeepSeek-R1考据标注（基于R1蒸馏）的大限度优质数据集，便可磨练出SOTA的推理模子。
具体步调，即是通过数据限度化、推理过程考据以及模子限度彭胀。
由此得到的OpenThinker-32B，在数学、代码和科学等多个基准测试中，OpenThinker-32B性能平直碾压了李飞飞团队s1和s1.1模子，直逼R1-Distill-32B。
值得一提的是，比较于使用了800k数据（包含600k个推理样本）的R1-Distill，OpenThinker-32B仅用了114k数据，就能拿下真的同等的优异收货。
收尾均通过开源评估框架Evalchemy诡计得出
除此以外，OpenThinker-32还把模子权重、数据集、数据生成代码、磨练代码上，一都都给公开了！
数据策展
酌量东谈主员使用了与之前磨练OpenThinker-7B模子交流的OpenThoughts-114k数据集来磨练OpenThinker-32B。
他们期骗DeepSeek-R1模子，相聚了全心挑选的17.3万个问题的推理过程息争答尝试。然后将这些原始数据四肢OpenThoughts-Unverfied-173k数据集公拓荒布。
悉数这个词进程的临了一步是，若是推理过程未能通过考据，就过滤掉相应的数据样本。
下图可视化地展示了悉数这个词过程。
酌量团队领先输入源数据或问题指示，这些现实不错来自不同的范畴和平台，如BAAI/TACO、DeepMind、Python提交等，触及代码、谜题、科学和数学等多个方面。
接着这些多元的输入会参预中枢的处理模块——DeepSeek-R1，在这里对数据进行分析与处理。这些问题会被分红三个方面，差别是：科学类问题、数学与谜题和代码。
有些收尾不需要考据，可能是粗浅的分析或平直输出。关于一些需要深刻考据的现实，期骗大谈话模子（LLM）接管与GT（Ground Truth）对比的面孔进行评判。若是是代码，实行代码并进行单位测试，确保代码的正确性和有用性。
临了能将不同标的的收尾纠合起来，生成绽放的想考和更为详细的处理决议。
酌量团队更新了最终的OpenThoughts-114k数据集，加入了一个名为「metadata」的建树，其中包含了一些用于数据集构建的非凡列：
problem
ground_truth_solution
test_cases (code only)
starter_code (code only)
DeepSeek_reasoning
DeepSeek_solution
domain
source
这些非凡的元数据将使得这个数据集更容易用于新的场景，举例数据过滤、范畴切换、考据检察以及变调推理过程的模板。
这些非凡的元数据将得使该数据集使用起来愈加容易，仅需一滑代码就能完成举例过滤、更换范畴、检检考据和变调推理追踪模板等。
load_dataset("open-thoughts/OpenThoughts-114k", "metadata", split="train")
酌量团队暗示，他们期待看到社区期骗这些问题和圭臬谜底，在OpenThinker模子上进行强化学习（RL）的酌量。DeepScaleR依然施展，限度较小时，这种步调效果尽头好。
考据
为杰出到最终的OpenThoughts-114k数据集，酌量团队对谜底进行了考据，并剔除了不正确的回应。
如下表所示，保留那些未通过考据的推理过程可能会毁伤性能，尽管未教学证的模子与其他32B推理模子比较仍然阐明致密。
考据的作用在于，在扩大磨练指示集的各样性和限度的同期，保握R1珍视的质料。另一方面，未教学证的数据不错更容易地彭胀，因此也值得进一步探索。
关于代码问题，咱们通过对照已有的测试用例来考据解答尝试，从而完成推理过程的考据。
受到代码实行过程中所面对挑战的启发，咱们在Curator中达成了一个代码实行框架，使用户简略大限度、安全地实行代码，并对照预期输出进行考据。
关于数常识题，酌量团队使用一个LLM（大谈话模子）评判器来进行考据，它会同期采纳圭臬谜底和DeepSeek-R1的解答尝试。
收尾发现，在数据生成过程中，使用LLM评判器而不是更严格的显露引擎（Math-Verify）进行考据，不错得到更高的有用数据率，并能磨练出性能更好的卑鄙模子。
磨练
酌量团队使用LLaMa-Factory对Qwen2.5-32B-Instruct在OpenThoughts-114k数据集上进行了三轮微调，险峻文长度为16k。竣工磨练建树可在GitHub中找到。
OpenThinker-32B在AWS SageMaker集群上使用四个8xH100 P5节点磨练了90小时，累计使用了2,880个H100小时。
同期，OpenThinker-32B-Unverified在Leonardo超等诡计机上使用96个4xA100节点（每个GPU64GB）磨练了30小时，累计使用了11,520个A100小时。
评估
酌量团队使用开源评估库Evalchemy（真金不怕火金术）对悉数模子进行评估。
关于AIME24和AIME25，他们通过平均五次伊始的收尾来诡计准确率。评估建树使用0.7的温度参数，将模子反应截止在32,768个token以内，不添加任何非凡的系统或用户指示词，也不使用任何特别的解码计谋（如预算强制）。
当启动OpenThoughts名堂时，他们设定了一个绸缪，即创建一个性能不错达到DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的绽放数据模子。
当今这个差距依然真的摈斥。
临了，酌量团队为社区在昔时几周在构建绽放数据推理模子方面取得的快速进展感到勤恳，并期待基于彼此的洞见不息上前发展。
OpenThinker-32B的开源，施展了数据、考据和模子限度的协同作用是进步推理技巧的要道。
这一服从不仅鼓励了开源推理模子的发展现金九游体育app平台，也为悉数这个词AI社区提供了珍重的资源和启示。