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MiMo-7Bのシームレス・ロールバック・エンジンが強化学習のトレーニング効率を倍増させる

2025-08-23

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MiMoプロジェクトが開発した独自のシームレスロールバックエンジンは、RLHFの学習プロセスに革命をもたらします。このエンジンは、連続ロールバック、非同期報酬計算、早期終了という3つのコア技術を統合し、GPUコンピューティングリソースをインテリジェントに管理することで、典型的な強化学習の訓練速度を2.29倍、検証速度を1.96倍向上させる。技術原理上、システムはリアルタイムで訓練状況を監視することにより、ロールバックノードを自動的に調整し、GPUのアイドル待ち時間を大幅に削減します。

130,000の数学とプログラミングの問題からなる訓練セットにおいて、この手法により、一貫したモデルの品質を維持しながら、RLバージョンの訓練サイクルを従来の手法の7日から3日に短縮することができた。この機能はエンドユーザーには透過的であるが、その利点はモデルの最終的な性能、特に複雑な数学的導出を扱う際の性能の安定性に直接反映される。

この答えは記事から得たものである。MiMo: 効率的な数学的推論とコード生成のための小さなオープンソースモデルについて

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