標(biāo)題：字節(jié)跳動創(chuàng)新黑科技：AI 推理突破極限，Qwen2.5-32B 提升 12 倍，Deepseek-R1 望塵莫及
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語言模型（LLM）在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。其中，強化學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，為 LLM 的應(yīng)用提供了新的思路和方法。字節(jié)跳動作為一家在人工智能領(lǐng)域具有領(lǐng)先地位的公司，其 Seed 研究團隊最近推出了一種名為 VAPO 的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，旨在提升大型語言模型在復(fù)雜、冗長任務(wù)中的推理能力。
首先，VAPO 框架基于 PPO 框架，通過三項創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)對了大型語言模型在強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的挑戰(zhàn)。其中，模型構(gòu)建了細致的價值訓(xùn)練框架，增強模型對復(fù)雜任務(wù)的理解。此外，VAPO 還引入了長度自適應(yīng)廣義優(yōu)勢估計機制，能根據(jù)響應(yīng)長度動態(tài)調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化長短序列的訓(xùn)練效果。這些創(chuàng)新技術(shù)為 VAPO 框架的成功奠定了基礎(chǔ)。
在 VAPO 框架的幫助下，Qwen2.5-32B 模型在 AIME24 基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)令人矚目。經(jīng)過 VAPO 的優(yōu)化，Qwen2.5-32B 的得分從 5 分提升至 60.4 分，超越了 DeepSeek R1 的 47 分，超過了之前的 SOTA 方式 DAPO（50 分）10 分。這一顯著的提升證明了 VAPO 框架的有效性和優(yōu)越性。
值得注意的是，VAPO 相較于傳統(tǒng) PPO 算法，改進了數(shù)學(xué)推理能力，訓(xùn)練曲線更為平滑，優(yōu)化過程更穩(wěn)定。這表明 VAPO 在強化學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化方面具有更高的效率和準(zhǔn)確性。此外，VAPO 的成功還歸因于其綜合優(yōu)化設(shè)計，這些設(shè)計包括消融研究驗證的有效技術(shù)，如價值預(yù)訓(xùn)練防止崩潰、解耦 GAE 支持長回答優(yōu)化、自適應(yīng) GAE 平衡短長回答、剪裁策略鼓勵探索、詞級損失增加長回答權(quán)重、正例語言模型損失提升 6 分以及分組采樣貢獻 5 分等。這些技術(shù)的綜合運用，使得 VAPO 在探索與利用之間找到了最佳平衡，從而顯著優(yōu)于無價值導(dǎo)向的 GRPO 和 DAPO 方法。
在此基礎(chǔ)上，VAPO 的應(yīng)用前景十分廣闊。首先，它提升了 LLM 的數(shù)學(xué)推理能力，為復(fù)雜推理任務(wù)中的應(yīng)用提供了新的方向。其次，VAPO 的成功也為其他大型語言模型在強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了有益的借鑒和參考。最后，字節(jié)跳動作為一家在人工智能領(lǐng)域具有領(lǐng)先地位的公司，其創(chuàng)新技術(shù)和方法將對整個行業(yè)產(chǎn)生積極影響和推動力。
總之，字節(jié)跳動推出的 VAPO 強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架為大型語言模型的應(yīng)用開啟了新的篇章。通過 VAPO，Qwen2.5-32B 在 AIME24 基準(zhǔn)測試中的得分得到了顯著提升，這表明 VAPO 在探索與利用之間找到了最佳平衡，并顯著優(yōu)于無價值導(dǎo)向的 GRPO 和 DAPO 方法。未來，隨著 VAPO 的廣泛應(yīng)用和不斷優(yōu)化，我們期待看到更多令人矚目的成果和突破。
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