標(biāo)題：字節(jié)跳動(dòng)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(yǔ)言模型（LLM）在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。其中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)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(dòng)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(tuán)隊(duì)最近推出了一種名為 VAPO 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，旨在提升大型語(yǔ)言模型在復(fù)雜、冗長(zhǎng)任務(wù)中的推理能力。
首先，VAPO 框架基于 PPO 框架，通過(guò)三項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)對(duì)了大型語(yǔ)言模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的挑戰(zhàn)。其中，模型構(gòu)建了細(xì)致的價(jià)值訓(xùn)練框架，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜任務(wù)的理解。此外，VAPO 還引入了長(zhǎng)度自適應(yīng)廣義優(yōu)勢(shì)估計(jì)機(jī)制，能根據(jù)響應(yīng)長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化長(zhǎng)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(cè)試中的表現(xiàn)令人矚目。經(jīng)過(guò) 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(guò)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(jìn)了數(shù)學(xué)推理能力，訓(xùn)練曲線更為平滑，優(yōu)化過(guò)程更穩(wěn)定。這表明 VAPO 在強(qiáng)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(jì)，這些設(shè)計(jì)包括消融研究驗(yàn)證的有效技術(shù)，如價(jià)值預(yù)訓(xùn)練防止崩潰、解耦 GAE 支持長(zhǎng)回答優(yōu)化、自適應(yīng) GAE 平衡短長(zhǎng)回答、剪裁策略鼓勵(lì)探索、詞級(jí)損失增加長(zhǎng)回答權(quán)重、正例語(yǔ)言模型損失提升 6 分以及分組采樣貢獻(xiàn) 5 分等。這些技術(shù)的綜合運(yùn)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(wú)價(jià)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(yǔ)言模型在強(qiáng)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(dòng)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(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生積極影響和推動(dòng)力。
總之，字節(jié)跳動(dòng)推出的 VAPO 強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架為大型語(yǔ)言模型的應(yīng)用開(kāi)啟了新的篇章。通過(guò) VAPO，Qwen2.5-32B 在 AIME24 基準(zhǔn)測(cè)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(wú)價(jià)值導(dǎo)向的 GRPO 和 DAPO 方法。未來(lái)，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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