DeepSeek 啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。
现在，开源 RL 训练方法只需要用 1/30 的训练步骤就能赶上相同尺寸的 DeepSeek-R1-Zero 蒸馏 Qwen。
国内大模型六小强之一的阶跃星辰联与清华联合发布 Open Reasoner Zero（ORZ），由 AI 大拿沈向洋、阶跃星辰创始人 / CEO 姜大昕、ResNet 作者张祥雨等一众大佬亲自署名。
在响应长度上，用约 17% 的训练步骤就能赶上 DeepSeek-R1-Zero 671B。
值得关注的是，团队还发现了一个重要的转折点 ——
在训练步骤约 680 步时，模型的训练奖励值、反思能力和回答长度同时出现显著提升，疑似出现了 DeepSeek-R1-Zero 论文中类似的“顿悟时刻”（aha moment）。
目前，研究训练数据、训练代码、论文、模型全都 100％开源，开源许可证用的也是宽松的 MIT Lisence。
开源 48 小时，就已速揽 700 + 星星。
以下是更多细节。
复杂的奖励函数不必要？！
通过广泛的实验，团队证明了一种极简主义的方法，带有 GAE 的原版 PPO 就可以有效地扩展 RL 训练（关键的参数设置是 GAE λ= 1，折扣因子 γ=1）。
再加上基于规则的奖励函数，足以在推理任务上同时扩大响应长度和基准性能，类似于 DeepSeek-R1-Zero 中观察到的现象。
这一结果表明复杂的奖励函数是不必要的。
另外，团队在不依赖任何基于 KL 的正则化技术的情况下实现了稳定的训练，这与 RLHF 和推理模型领域目前的认知不同，这也为进一步扩大强化学习规模提供了希望。
同时扩大数据数量和多样性对于 Open Reasoner Zero 的训练至关重要。虽然在像 MATH 这样有限的学术数据集上训练会导致性能快速达到平台期，但精心策划的大规模多样化数据集能够实现持续扩展，在训练集和测试集上都没有饱和的迹象。
在以 Qwen2.5-Base-7B 为基础模型的实验中，所有基准测试在某个时间点都会经历奖励和响应长度的突然增加，这种现象类似于涌现行为。
在整个训练过程中，Average Correct Reflection Length 始终高于 Average Response Length。一个特别值得注意的现象出现在第 680 步附近，可以观察到三个指标同时加速。
最终，Open-Reasoner-Zero 模型在 MMLU 和 MMLU_PRO 基准测试中，无需任何额外的指令调整即可超越 Qwen2.5 Instruct。
One More Thing
昨天，在阶跃星辰生态开放日上，阶跃星辰创始人兼 CEO 姜大昕就有简单提及这项研究。
只提了一嘴，是因为研究还未完全完成（Working in Progress)，随时可能有新进展，感兴趣的盆友可以关注一哈。
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本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：梦晨西风
