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TinyZero相比传统方法在成本效益上有哪些突破？

2025-09-10

2.8 K

TinyZero通过三项核心技术实现革命性成本优化：

1. 算法效率提升
採用分层强化学习建築：

底层语言模型固定参数，仅微调Adapter层
顶层RL模块使用轻量化网络（＜1%参数量）
引入价值校验机制减少无效探索

2. 硬件利用优化
创新性实现：

vLLM的连续批处理（continuous batching）技术，GPU利用率达92%+
FlashAttention-2加速注意力计算，同比提速40%
多GPU间采用Ray框架实现零冗余参数传输

3. 顿悟效应移植
突破性发现：

3B模型通过RL训练500step即可出现能力突变
小规模MCTS（宽度32）能激发类似AlphaZero的规划能力
成本对比：传统方法需$5000+，TinyZero仅$30

该方案证明：适度规模的模型+精巧的RL设计可复现大模型的涌现能力。

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

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