字节跳动创新黑科技：AI 推理突破极限，Qwen2.5-32B 提升 12 倍，Deepseek-R1 望尘莫及-喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

标题：字节跳动创新黑科技：AI 推理突破极限，Qwen2.5-32B 提升 12 倍，Deepseek-R1 望尘莫及

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。其中，强化学习技术作为人工智能领域的一个重要分支，为 LLM 的应用提供了新的思路和方法。字节跳动作为一家在人工智能领域具有领先地位的公司，其 Seed 研究团队最近推出了一种名为 VAPO 的强化学习训练框架，旨在提升大型语言模型在复杂、冗长任务中的推理能力。

首先，VAPO 框架基于 PPO 框架，通过三项创新技术应对了大型语言模型在强化学习训练中的挑战。其中，模型构建了细致的价值训练框架，增强模型对复杂任务的理解。此外，VAPO 还引入了长度自适应广义优势估计机制，能根据响应长度动态调整参数，优化长短序列的训练效果。这些创新技术为 VAPO 框架的成功奠定了基础。

在 VAPO 框架的帮助下，Qwen2.5-32B 模型在 AIME24 基准测试中的表现令人瞩目。经过 VAPO 的优化，Qwen2.5-32B 的得分从 5 分提升至 60.4 分，超越了 DeepSeek R1 的 47 分，超过了之前的 SOTA 方式 DAPO（50 分）10 分。这一显著的提升证明了 VAPO 框架的有效性和优越性。

值得注意的是，VAPO 相较于传统 PPO 算法，改进了数学推理能力，训练曲线更为平滑，优化过程更稳定。这表明 VAPO 在强化学习算法的优化方面具有更高的效率和准确性。此外，VAPO 的成功还归因于其综合优化设计，这些设计包括消融研究验证的有效技术，如价值预训练防止崩溃、解耦 GAE 支持长回答优化、自适应 GAE 平衡短长回答、剪裁策略鼓励探索、词级损失增加长回答权重、正例语言模型损失提升 6 分以及分组采样贡献 5 分等。这些技术的综合运用，使得 VAPO 在探索与利用之间找到了最佳平衡，从而显著优于无价值导向的 GRPO 和 DAPO 方法。

在此基础上，VAPO 的应用前景十分广阔。首先，它提升了 LLM 的数学推理能力，为复杂推理任务中的应用提供了新的方向。其次，VAPO 的成功也为其他大型语言模型在强化学习领域的应用提供了有益的借鉴和参考。最后，字节跳动作为一家在人工智能领域具有领先地位的公司，其创新技术和方法将对整个行业产生积极影响和推动力。

总之，字节跳动推出的 VAPO 强化学习训练框架为大型语言模型的应用开启了新的篇章。通过 VAPO，Qwen2.5-32B 在 AIME24 基准测试中的得分得到了显著提升，这表明 VAPO 在探索与利用之间找到了最佳平衡，并显著优于无价值导向的 GRPO 和 DAPO 方法。未来，随着 VAPO 的广泛应用和不断优化，我们期待看到更多令人瞩目的成果和突破。