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O Tongyi Lab lança o algoritmo FIPO; a inferência do modelo de 32 bilhões supera o o1-mini
A equipe de Computação Inteligente do Tongyi Lab divulgou hoje um novo algoritmo pós-treinamento para grandes modelos de linguagem — o FIPO (Future-KL Influenced Policy Optimization). Esse algoritmo introduz um novo mecanismo “Future-KL” que resolve de forma eficaz o desafio técnico comum da “estagnação do comprimento da inferência” no treinamento por aprendizado por reforço puro (Pure RL).
Durante o treinamento para raciocínio com textos longos e alinhamento lógico complexo, a aprendizagem por reforço tradicional frequentemente não consegue identificar com precisão os pontos-chave de decisão em sequências extensas. O algoritmo FIPO, desenvolvido pela equipe da Tongyi, aplica uma alocação diferenciada de recompensas a tokens-chave, incentivando o modelo a adotar uma abordagem mais voltada para o futuro durante a geração da cadeia de pensamento (CoT).
Resultados experimentais indicam que, em uma configuração de aprendizado por reforço puro com um modelo na escala de 32B, o modelo que utiliza o algoritmo FIPO já superou modelos de tamanho semelhante, como o DeepSeek-Zero-MATH e o o1-mini da OpenAI, representando um avanço significativo nas habilidades de raciocínio lógico e computação matemática dos grandes modelos nacionais.
Atualmente, a competição entre grandes modelos está mudando da escala de pré-treinamento para o alinhamento profundo no momento da inferência. O lançamento do FIPO não apenas oferece uma nova maneira de avaliar a qualidade dos “processos de pensamento” em modelos de raciocínio lógico, mas também sinaliza que a comunidade de código aberto e os principais laboratórios nacionais estão gradualmente traçando um caminho tecnológico independente em sua busca por modelos de raciocínio de nível mundial.
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