O TinyZero oferece uma otimização revolucionária de custos por meio de três tecnologias principais:
1. ganhos de eficiência algorítmica
adoçãoAprendizado intensivo em camadasArquitetura:
- Parâmetros fixos para o modelo de linguagem subjacente, ajustando apenas a camada do adaptador
- Os módulos RL de nível superior usam redes leves (quantidades paramétricas <1%)
- Introdução de mecanismos de verificação de valores para reduzir a exploração ineficaz
2. otimização da utilização do hardware
Realização inovadora:
- A tecnologia de batelada contínua da vLLM com utilização de GPU de 92%+.
- O FlashAttention-2 acelera a computação de atenção com um aumento de velocidade de 40% em relação ao ano anterior
- Transferência de parâmetros com redundância zero entre várias GPUs usando a estrutura Ray
3. transplantes com efeito epifania
Descoberta revolucionária:
- O modelo 3B pode mostrar a capacidade de mutação por meio do treinamento de RL para 500 etapas
- MCTS pequenos (largura 32) podem inspirar recursos de planejamento semelhantes aos do AlphaZero
- Comparação de custos: O método tradicional requer $5000+, o TinyZero apenas $30
O esquema demonstra que um modelo de tamanho moderado + um projeto de RL refinado pode reproduzir o poder emergente de um modelo grande.
Essa resposta foi extraída do artigoTinyZero: uma réplica de baixo custo do efeito epifânico do DeepSeeK-R1 ZeroO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os avanços na relação custo-benefício do TinyZero em relação aos métodos tradicionais?
