OpenRFT 是一个开源项目，目标是通过强化微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）将通用的推理基础模型（Reasoning Foundation Model）适配到特定领域的任务中。
用途 OpenRFT 致力于解决通用推理模型在特定领域任务上适配的问题。它通过利用领域特定的样本，应对两类典型挑战：一是领域任务中缺乏推理步骤（reasoning step）数据，二是训练样本数量有限。借助这些领域样本，OpenRFT 能够实现针对领域特定任务的高效微调。
主要能力
- 将通用推理基础模型适配到领域特定任务。
- 在缺乏推理步骤数据和训练样本有限的情况下进行高效微调。
- 提供训练与评估代码。
- 发布技术报告（Technical report，arxiv）。
使用方式 项目的训练代码依赖 OpenRLHF 和 trl 两个框架。仓库中更新了 OpenRFT 的训练和评估代码。关于具体的安装命令、运行步骤和配置方式，资料中未提供。
适用场景 适用于需要将通用推理基础模型适配到特定领域任务，且面临推理步骤数据缺失或训练样本不足的场景。
限制 关于支持的模型、数据格式、硬件要求、性能效果及平台兼容性等具体信息，资料中未提供。
许可 本项目采用 MIT License 发布，详见 LICENSE 文件。使用该代码或相关材料即表示同意遵守许可证中列出的条款。
