TinyZero: Kostengünstiges Freischalten des logischen Denkens in LLMs
2025-01-25
Das TinyZero-Projekt demonstriert, wie man großen Sprachmodellen (LLMs) kostengünstig Fähigkeiten zur Selbstüberprüfung und Suche verleiht, indem man Reinforcement Learning verwendet. Aufgebaut auf veRL und mit Experimenten zur Qwen2.5-Serie, bietet TinyZero detaillierte Anweisungen für Installation, Datenaufbereitung und Training. Selbst kleinere Modelle können anspruchsvolle Schlussfolgerungen ziehen. Das Projekt zeigt die Machbarkeit der Verbesserung von LLMs mittels RL und bietet einen neuen Ansatz für kosteneffiziente KI-Forschung.