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　　字节最新深度思考模型✿ღ✿★，在数学✿ღ✿★、代码等多项推理任务中超过DeepSeek-R1了？而且参数规模更小✿ღ✿★。

　　字节Seed团队聚焦大规模强化学习✿ღ✿★，并从三个角度提升了推理表现✿ღ✿★：数据✿ღ✿★、RL算法和RL基础设施✿ღ✿★。

　　从数据开始说起✿ღ✿★，字节团队把RL训练数据分为两个部分亚星游戏yaxing111✿ღ✿★，具有明确答案的可验证问题和没有明确答案的不可验证问题✿ღ✿★，采用不同的奖励建模方法✿ღ✿★。

　　可验证问题包括问题与答案配对的STEM问题✿ღ✿★、附带单元测试的代码问题✿ღ✿★，以及适合自动验证的逻辑推理问题（24点✿ღ✿★、迷宫✿ღ✿★、数独等）✿ღ✿★。

　　对于不可验证问题✿ღ✿★，字节团队丢弃了样本分数方差低✿ღ✿★、难度低的数据✿ღ✿★。此类数据可能过于简单或已在数据集中大量表示✿ღ✿★。离线实验表明✿ღ✿★，过度优化此类样本会导致模型的探索空间过早崩溃并降低性能✿ღ✿★。

　　当前的推理模型通常使用AIME作为评估数学推理能力的首选基准✿ღ✿★，但该基准每年只发布30个问题✿ღ✿★，有限的规模可能会导致高方差的评估结果✿ღ✿★，难以有效区分最先进的推理模型✿ღ✿★。

　　字节与数学专家合作✿ღ✿★，根据既定的比赛形式开发原创问题✿ღ✿★。通过结构修改和情景重新配置来系统地调整现有的比赛问题✿ღ✿★，确保不会发生直接重复西游降魔篇台湾票房✿ღ✿★。此外还确保答案不是容易猜的数值（例如问题陈述中明确提到的数字）✿ღ✿★，以减少模型在没有适当推理的情况下猜出正确答案的机会✿ღ✿★。

　　针对这个问题西游降魔篇台湾票房✿ღ✿★，团队提出了VAPO和DAPO两个RL框架✿ღ✿★，分别从基于价值和无价值的RL范式出发来稳定训练✿ღ✿★。

　　在Long-CoT生成过程中✿ღ✿★，字节团队观察到各种提示词之间的响应长度差异较大✿ღ✿★，在生成过程中出现大量GPU空闲时间✿ღ✿★。

　　为了缓解长尾响应生成的滞后问题✿ღ✿★，提出了SRS（流式Rollout系统）✿ღ✿★，一种资源感知型调度框架✿ღ✿★，可战略性地部署独立的流式计算单元✿ღ✿★，将系统约束从内存绑定转换为计算绑定✿ღ✿★。

　　为了有效地大规模训练✿ღ✿★，团队还设计了一个混合分布式训练框架亚星游戏yaxing111✿ღ✿★，集成高级并行策略✿ღ✿★、动态工作负载平衡和内存优化✿ღ✿★：

　　并行机制✿ღ✿★：将TP （张量并行）/EP （专家并行）/CP （上下文并行）与全分片数据并行 （FSDP） 组合在一起✿ღ✿★，具体来说✿ღ✿★，将TP/CP 应用于注意力层✿ღ✿★，将EP应用于 MoE 层✿ღ✿★。序列长度平衡✿ღ✿★：DP等级之间的有效序列长度可能不平衡✿ღ✿★，导致计算工作量不平衡和训练效率低下✿ღ✿★。利用KARP算法在一个mini-batch内重新排列输入序列✿ღ✿★，使它们在micro-batch之间保持平衡✿ღ✿★。内存优化✿ღ✿★：采用逐层重新计算✿ღ✿★、激活卸载和优化器卸载来支持更大micro-batch的训练✿ღ✿★，以覆盖FSDP引起的通信开销✿ღ✿★。自动并行✿ღ✿★：为了实现最佳系统性能✿ღ✿★，开发了AutoTuner 自动调整系统✿ღ✿★，按照基于配置文件的解决方案 对内存使用情况进行建模✿ღ✿★。然后估计各种配置的性能和内存使用情况以获得最优配置✿ღ✿★。检查点✿ღ✿★：使用ByteCheckpoint支持从不同的分布式配置中以最小的开销恢复检查点✿ღ✿★，弹性训练以提高集群效率✿ღ✿★。

　　Seed-Thinking-v1.5在SimpleQA上的表现不太理想西游降魔篇台湾票房亚星游戏yaxing111✿ღ✿★。但团队认为✿ღ✿★，该基准测试预训练模型规模的相关性更强西游降魔篇台湾票房亚星游戏yaxing111✿ღ✿★，而不是考验推理能力✿ღ✿★。

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