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Tongyi Lab presenta el algoritmo FIPO: la inferencia del modelo de 32 mil millones supera a o1-mini
El equipo de Computación Inteligente de Tongyi Lab ha presentado hoy un nuevo algoritmo de posentrenamiento para modelos de lenguaje a gran escala: FIPO (Future-KL Influenced Policy Optimization). Este algoritmo introduce un novedoso mecanismo denominado «Future-KL» que resuelve de forma eficaz el reto técnico habitual del «estancamiento de la longitud de inferencia» en el entrenamiento mediante aprendizaje por refuerzo puro (Pure RL).
Durante el entrenamiento para el razonamiento con textos largos y la alineación lógica compleja, el aprendizaje por refuerzo tradicional a menudo no logra identificar con precisión los puntos clave de decisión en secuencias extensas. El algoritmo FIPO, desarrollado por el equipo de Tongyi, aplica una asignación diferenciada de recompensas a los tokens clave, lo que anima al modelo a adoptar un enfoque más prospectivo durante la generación de la cadena de pensamiento (CoT).
Los resultados experimentales indican que, en un entorno de aprendizaje por refuerzo puro con un modelo a escala de 32B, el modelo que utiliza el algoritmo FIPO ya ha superado a modelos de tamaño similar, como DeepSeek-Zero-MATH y el o1-mini de OpenAI, lo que supone un avance significativo en las capacidades de razonamiento lógico y cálculo matemático de los grandes modelos nacionales.
En la actualidad, la competencia entre los modelos a gran escala está pasando de la escala de preentrenamiento a la alineación profunda en el momento de la inferencia. El lanzamiento de FIPO no solo ofrece una nueva forma de evaluar la calidad de los «procesos de pensamiento» en los modelos de razonamiento lógico, sino que también indica que la comunidad de código abierto y los principales laboratorios nacionales están forjando gradualmente una trayectoria tecnológica independiente en su búsqueda de modelos de razonamiento de primer orden.
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