v1.0.2

README.md

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 - https://arxiv.org/abs/2501.05366
 
 ## 模型结构
-本项目实验效果时采用Qwen2.5 作为示例，模型结构类似Llama系列，采用极简Decoder-only结构，Llama源自基本的transformer结构，主体为attention(QKV自点积)+ffn(全连接)，最后外加一个softmax进行概率转换输出即可，为了使数据分布归一化方便训练收敛，在attention、ffn、softmax前分别再加一个RMS Norm。
+本项目实验效果时LLM模型采用Qwen2.5 作为示例，模型结构类似Llama系列，采用极简Decoder-only结构，Llama源自基本的transformer结构，主体为attention(QKV自点积)+ffn(全连接)，最后外加一个softmax进行概率转换输出即可，为了使数据分布归一化方便训练收敛，在attention、ffn、softmax前分别再加一个RMS Norm。
 <div align=center>
     <img src="./doc/llama3.png"/>
 </div>
@@ -84,6 +84,9 @@ pip install whl/vllm-0.6.2+das.opt1.cd549d3.dtk24043-cp310-cp310-linux_x86_64.wh
         ...
 ```
 
+## 训练
+无
+
 ## 推理
 ### 单机多卡
 **Search-o1 (Ours)**

model.properties

 # 模型编码
 modelCode=1233
 # 模型名称
-modelName=search-o1_pytorch
+modelName=Search-o1_pytorch
 # 模型描述
 modelDescription=动态获取和整合外部知识，无需训练即可赋予开源模型CoT“慢思考”能力，属于推理版o1。
 # 应用场景