標題：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
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大型語言模型（LLM）在各個領域的應用越來越廣泛。其中，強化學習技術作為人工智能領域的一個重要分支，為 LLM 的應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域具有領先地位的公司，其 Seed 研究團隊最近推出了一種名為 VAPO 的強化學習訓練框架，旨在提升大型語言模型在復雜、冗長任務中的推理能力。
首先，VAPO 框架基于 PPO 框架，通過三項創(chuàng)新技術應對了大型語言模型在強化學習訓練中的挑戰(zhàn)。其中，模型構(gòu)建了細致的價值訓練框架，增強模型對復雜任務的理解。此外，VAPO 還引入了長度自適應廣義優(yōu)勢估計機制，能根據(jù)響應長度動態(tài)調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化長短序列的訓練效果。這些創(chuàng)新技術為 VAPO 框架的成功奠定了基礎。
在 VAPO 框架的幫助下，Qwen2.5-32B 模型在 AIME24 基準測試中的表現(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)學推理能力，訓練曲線更為平滑，優(yōu)化過程更穩(wěn)定。這表明 VAPO 在強化學習算法的優(yōu)化方面具有更高的效率和準確性。此外，VAPO 的成功還歸因于其綜合優(yōu)化設計，這些設計包括消融研究驗證的有效技術，如價值預訓練防止崩潰、解耦 GAE 支持長回答優(yōu)化、自適應 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)于無價值導向的 GRPO 和 DAPO 方法。
在此基礎上，VAPO 的應用前景十分廣闊。首先，它提升了 LLM 的數(shù)學推理能力，為復雜推理任務中的應用提供了新的方向。其次，VAPO 的成功也為其他大型語言模型在強化學習領域的應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域具有領先地位的公司，其創(chuàng)新技術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 強化學習訓練框架為大型語言模型的應用開啟了新的篇章。通過 VAPO，Qwen2.5-32B 在 AIME24 基準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)于無價值導向的 GRPO 和 DAPO 方法。未來，隨著 VAPO 的廣泛應用和不斷優(yōu)化，我們期待看到更多令人矚目的成果和突破。
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