Die vom MiMo-Projekt entwickelte proprietäre nahtlose Rollback-Engine revolutioniert den RLHF-Trainingsprozess. Die Engine integriert drei Kerntechnologien: kontinuierliches Rollback, asynchrone Reward-Berechnung und frühzeitige Beendigung. Sie verbessert die typische Trainingsgeschwindigkeit beim Reinforcement Learning um das 2,29-fache und die Verifikationsgeschwindigkeit um das 1,96-fache, indem sie GPU-Rechenressourcen intelligent verwaltet. Nach dem technischen Prinzip passt das System die Rollback-Knoten automatisch an, indem es den Trainingsstatus in Echtzeit überwacht, wodurch die Wartezeit für die GPU deutlich reduziert wird.
Bei einer Trainingsmenge von 130.000 Mathematik- und Programmierproblemen ermöglichte die Technik eine Verkürzung des Trainingszyklus für die RL-Version von 7 Tagen auf 3 Tage mit herkömmlichen Methoden bei gleichbleibender Modellqualität. Obwohl die Funktion für den Endnutzer transparent ist, spiegeln sich die damit verbundenen Vorteile direkt in der endgültigen Leistung des Modells wider, insbesondere in der Stabilität der Leistung bei komplexen mathematischen Ableitungen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiMo: ein kleines Open-Source-Modell für effiziente mathematische Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie
