Search-R1开源项目 – 高效强化学习训练框架

Search-R1 是一个基于 veRL 的高效、可扩展的强化学习（RL）训练框架，专门用于训练推理和搜索引擎调用交错的大型语言模型（LLM）。它通过规则化奖励机制，使基础 LLM 能够自主发展推理和调用搜索引擎的能力，并提供详细的安装指南和快速入门教程，支持使用自定义数据集和搜索引擎。

Search-R1的特点:

1. 基于 veRL 的高效、可扩展的强化学习训练框架
2. 专门用于训练推理和搜索引擎调用交错的大型语言模型
3. 通过规则化奖励机制，使基础 LLM 能够自主发展推理和调用搜索引擎的能力
4. 提供详细的安装指南和快速入门教程
5. 支持使用自定义数据集和搜索引擎
6. 基于veRL构建，支持3B规模的基础LLM
7. 提供完整的训练流程和工具支持，助力研究和开发

Search-R1的功能:

1. 训练大型语言模型进行推理和搜索引擎调用
2. 使用自定义数据集进行模型训练
3. 集成自定义搜索引擎以增强模型功能
4. 通过快速入门教程快速上手项目
5. 参考初步实验结果进行模型优化
6. 训练大型语言模型（LLM）以具备推理能力
7. 训练LLM以调用搜索引擎进行信息检索
8. 支持研究和开发中的强化学习实验
9. 提供工具和流程，简化LLM的训练和优化

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