TinyZero: Desbloqueando o raciocínio em LLMs com baixo custo

O projeto TinyZero demonstra como dotar modelos de linguagem grandes (LLMs) de capacidades de autoverificação e pesquisa a baixo custo, usando aprendizado por reforço. Construído sobre o veRL e experimentando com a série Qwen2.5, o TinyZero fornece instruções detalhadas para instalação, preparação de dados e treinamento. Mesmo modelos menores podem alcançar raciocínio sofisticado. O projeto mostra a viabilidade de aprimorar LLMs por meio de RL, oferecendo uma nova abordagem para pesquisa de IA eficiente em termos de custo.