TinyZeroのコア技術の説明
TinyZeroは、veRL（verifiable Reinforcement Learning）フレームワークによって実装された軽量な強化学習モデルであり、DeepSeeK-R1 Zeroの「エピファニー効果」を再現するためのコストを革新的に2桁削減する。このモデルは3Bパラメータ・スケールの言語モデルに基づいており、特別に設計された強化学習メカニズムにより、モデルが自律的に自己検証・探索能力を開発することを可能にしている。実際のテストでは、カウントダウンと乗算のタスクにおいて、H200 GPUによるわずか5時間の計算（総コスト30ドル）でオリジナルのシステムを実現できることが示されており、大規模言語モデルは高価な計算能力に頼らざるを得ないという従来の常識を打ち破るものです。
- キーテクノロジー：ロールアウト・ベースの認証メカニズムの採用
- コスト優位性：類似ソリューションと比較して90%以上のコンピューティング・リソースを節約
- パフォーマンス：アルゴリズムタスクで創発的能力を発揮する
この答えは記事から得たものである。TinyZero：DeepSeeK-R1ゼロのエピファニー効果を低コストで再現について
