TinyZero: Desbloquea el razonamiento en LLM con bajo coste

El proyecto TinyZero demuestra cómo dotar a los grandes modelos de lenguaje (LLM) de capacidades de autoverificación y búsqueda a bajo coste, utilizando el aprendizaje por refuerzo. Construido sobre veRL y experimentando con la serie Qwen2.5, TinyZero proporciona instrucciones detalladas para la instalación, la preparación de datos y el entrenamiento. Incluso los modelos más pequeños pueden lograr un razonamiento sofisticado. El proyecto muestra la viabilidad de mejorar los LLM mediante RL, ofreciendo un nuevo enfoque para la investigación de IA rentable.