TinyZeroは3つのコア技術により革新的なコスト最適化を実現：
1. アルゴリズム効率の向上
採用階層的強化学習建築：
- 基盤言語モデルの固定パラメータは、Adapter層のみを微調整する。
- 最上位のRLモジュールは軽量ネットワーク（＜1%パラメータ数）を使用する
- 価値検証メカニズムを導入し、無効な探索を減らす
2. ハードウェア利用の最適化
革新的な実現：
- vLLMの連続バッチ処理技術により、GPU利用率は92%に達する（TP3T+）
- FlashAttention-2は注意計算を加速し、前年比で40%の速度向上を実現
- 複数のGPU間でRayフレームワークを用いて冗長パラメータ伝送をゼロ化する
3. 頓悟効果の移植
画期的な発見：
- 3BモデルはRLで500ステップ訓練するだけで能力の急激な変化が現れる
- 小規模MCTS（幅32）はAlphaZeroに類似した計画能力を引き出す
- コスト比較：従来方式は$5000+、TinyZeroはわずか$30
この手法は証明した：適度な規模のモデル＋精巧なRL設計により、大規模モデルの創発能力を再現できる。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " TinyZeroの費用対効果における、従来の方法に対するブレークスルーとは？
