TinyZero : Débloquer le raisonnement dans les LLM à faible coût

Le projet TinyZero montre comment doter les grands modèles de langage (LLM) de capacités d'auto-vérification et de recherche à faible coût, en utilisant l'apprentissage par renforcement. Basé sur veRL et expérimentant avec la série Qwen2.5, TinyZero fournit des instructions détaillées pour l'installation, la préparation des données et l'entraînement. Même les modèles plus petits peuvent réaliser un raisonnement sophistiqué. Le projet met en évidence la faisabilité d'améliorer les LLM via RL, offrant une nouvelle approche pour la recherche IA rentable.