OpenR是一個由倫敦大學學院（UCL）、上海交通大學、利物浦大學、香港科技大學（廣州）和西湖大學聯合推出的一個開源框架，結合搜索、強化學習和過程監督提升大型語言模型（LLM）的推理能力。框架受到OpenAI的o1模型的啟發，模型基于在推理過程中整合強化學習顯著提高模型的推理能力。OpenR是第一個提供集成技術開源實現的框架，支持LLM基于有效的數據獲取、訓練和推理路徑實現高級推理。OpenR支持在線強化學習訓練和多種搜索策略，遵循測試時擴展法則，支持模型在測試時通過生成或搜索方式提供精細化的輸出。OpenR提供一個自動化的數據管道，從結果標簽中提取推理步驟，減少人工標注的工作量，同時確保收集有價值的推理信息。
OpenR的主要功能集成訓練與推理：將數據獲取、強化學習訓練（在線和離線）及非自回歸解碼集成在一個統一平臺。過程獎勵模型（PRM）：在訓練期間基于策略優化技術改進LLM策略，在解碼階段引導LLM的搜索過程。強化學習環境：將數學問題建模為馬爾可夫決策過程（MDP），基于強化學習方法優化模型策略。多策略搜索與解碼：支持多種搜索算法，如Beam Search、Best-of-N，結合PRM進行的引導搜索和評分。數據增強與自動化標注：基于自動化方法生成合成樣本，減少人工標注依賴，提高數據收集效率。OpenR的技術原理過程獎勵模型（PRM）：PRM用在評估解決方案步驟的正確性，基于監督學習訓練，將正確或錯誤的判定作為分類標簽，預測每一步的后續標記。策略迭代：在訓練期間，PRM基于策略優化技術如策略迭代改進LLM策略，在解碼階段，PRM引導LLM的搜索過程，讓推理朝著更有效的結果發展。馬爾可夫決策過程（MDP）：將數學問題轉換為MDP，由狀態、動作和獎勵組成，模型生成推理步驟作為動作，根據當前狀態和動作決定下一個狀態。強化學習：用近端策略優化（PPO）和群體相對策略優化（GRPO）等算法進行在線強化學習訓練，優化模型生成的語言輸出。搜索算法：在解碼階段，用PRM評估每個解決步驟的準確性，結合語言模型進行引導搜索和多次生成的評分或投票。OpenR的項目地址項目官網：openreasoner.github.ioGitHub倉庫：https://github.com/openreasoner/openr技術論文：https://github.com/openreasoner/openr/blob/main/reports/OpenR-Wang.pdfOpenR的應用場景數學問題求解：OpenR解決數學問題，基于推理步驟的生成和評估，找到正確的解答路徑。代碼生成和調試：在軟件開發中，OpenR幫助生成代碼片段，或者調試過程中查找和修正代碼中的錯誤。自然語言處理（NLP）任務：OpenR用在機器閱讀理解、問答系統、文本摘要等需要深入理解文本和邏輯推理的NLP任務。教育輔助：在教育領域，OpenR作為輔助工具，幫助學生理解復雜的概念和解題步驟，提供個性化的學習路徑。自動化客戶服務：在客戶服務領域，OpenR基于推理用戶的問題和需求，提供準確的答案和解決方案。 
