OpenR是一个由伦敦大学学院（UCL）、上海交通大学、利物浦大学、香港科技大学（广州）和西湖大学联合推出的一个开源框架，结合搜索、强化学习和过程监督提升大型语言模型（LLM）的推理能力。框架受到OpenAI的o1模型的启发，模型基于在推理过程中整合强化学习显著提高模型的推理能力。OpenR是第一个提供集成技术开源实现的框架，支持LLM基于有效的数据获取、训练和推理路径实现高级推理。OpenR支持在线强化学习训练和多种搜索策略，遵循测试时扩展法则，支持模型在测试时通过生成或搜索方式提供精细化的输出。OpenR提供一个自动化的数据管道，从结果标签中提取推理步骤，减少人工标注的工作量，同时确保收集有价值的推理信息。
OpenR的主要功能集成训练与推理：将数据获取、强化学习训练（在线和离线）及非自回归解码集成在一个统一平台。过程奖励模型（PRM）：在训练期间基于策略优化技术改进LLM策略，在解码阶段引导LLM的搜索过程。强化学习环境：将数学问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），基于强化学习方法优化模型策略。多策略搜索与解码：支持多种搜索算法，如Beam Search、Best-of-N，结合PRM进行的引导搜索和评分。数据增强与自动化标注：基于自动化方法生成合成样本，减少人工标注依赖，提高数据收集效率。OpenR的技术原理过程奖励模型（PRM）：PRM用在评估解决方案步骤的正确性，基于监督学习训练，将正确或错误的判定作为分类标签，预测每一步的后续标记。策略迭代：在训练期间，PRM基于策略优化技术如策略迭代改进LLM策略，在解码阶段，PRM引导LLM的搜索过程，让推理朝着更有效的结果发展。马尔可夫决策过程（MDP）：将数学问题转换为MDP，由状态、动作和奖励组成，模型生成推理步骤作为动作，根据当前状态和动作决定下一个状态。强化学习：用近端策略优化（PPO）和群体相对策略优化（GRPO）等算法进行在线强化学习训练，优化模型生成的语言输出。搜索算法：在解码阶段，用PRM评估每个解决步骤的准确性，结合语言模型进行引导搜索和多次生成的评分或投票。OpenR的项目地址项目官网：openreasoner.github.ioGitHub仓库：https://github.com/openreasoner/openr技术论文：https://github.com/openreasoner/openr/blob/main/reports/OpenR-Wang.pdfOpenR的应用场景数学问题求解：OpenR解决数学问题，基于推理步骤的生成和评估，找到正确的解答路径。代码生成和调试：在软件开发中，OpenR帮助生成代码片段，或者调试过程中查找和修正代码中的错误。自然语言处理（NLP）任务：OpenR用在机器阅读理解、问答系统、文本摘要等需要深入理解文本和逻辑推理的NLP任务。教育辅助：在教育领域，OpenR作为辅助工具，帮助学生理解复杂的概念和解题步骤，提供个性化的学习路径。自动化客户服务：在客户服务领域，OpenR基于推理用户的问题和需求，提供准确的答案和解决方案。 
