Nền tảng RunRL làm cho Học tăng cường trở nên dễ tiếp cận với mức giá 80 đô la Mỹ mỗi giờ node

Một nền tảng mới có tên RunRL đang dân chủ hóa quyền truy cập vào học tăng cường để cải thiện mô hình AI, cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu một cách hợp lý để nâng cao mô hình của họ mà không cần sự phức tạp truyền thống của việc triển khai RL. Dịch vụ này đã tạo ra cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng công nghệ về tương lai của tối ưu hóa mô hình và các ứng dụng thực tế của nó.

Những Cải Tiến Hiệu Suất Được Tuyên Bố

• Vượt trội hơn Claude 3.7 với mô hình nhỏ hơn 50 lần
• Hiệu suất vượt trội GPT-3.5-mini về cả hiệu năng lẫn chi phí
• Ứng dụng trên các mô hình hóa học, web agent và tạo code
• Sử dụng thuật toán tương tự DeepSeek R1 để tối ưu hóa

Quy trình ba bước đơn giản để nâng cao mô hình

RunRL chia nhỏ quy trình học tăng cường phức tạp truyền thống thành ba bước có thể quản lý được. Người dùng trước tiên xác định nhiệm vụ của họ bằng cách gửi các prompt và tạo các hàm phần thưởng tùy chỉnh để đánh giá đầu ra của mô hình. Sau đó, nền tảng áp dụng các thuật toán học tăng cường tương tự như những thuật toán được sử dụng trong DeepSeek R1 để tối ưu hóa hiệu suất. Cuối cùng, người dùng có thể triển khai các mô hình cải tiến của họ đã được tối ưu hóa dựa trên tiêu chí phần thưởng cụ thể của họ.

Nền tảng hỗ trợ tích hợp với mã hiện có thông qua các API phổ biến bao gồm OpenAI , Anthropic và LiteLLM . Khả năng tương thích này cho phép các nhà phát triển kết hợp các cải tiến RL vào quy trình làm việc hiện tại của họ mà không cần tái cấu trúc lớn.

Thông số kỹ thuật

• Cấu hình GPU tiêu chuẩn: 8 GPU H100
• Phương pháp huấn luyện: Tinh chỉnh toàn diện (FFT) theo mặc định
• Tương thích API: OpenAI , Anthropic , LiteLLM và các nhà cung cấp khác
• Triển khai: Truy cập API miễn phí (với tốc độ suy luận chậm hơn), Suy luận cấp độ sản xuất có sẵn
• Quy mô doanh nghiệp tối đa: Lên đến 2,048 GPU cho khối lượng công việc

Thảo luận cộng đồng tiết lộ chi tiết triển khai thực tế

Các cuộc thảo luận của nhà phát triển đã làm nổi bật một số khía cạnh kỹ thuật chính của nền tảng. Đối với các nhiệm vụ yêu cầu các tiêu chí chấm điểm khác nhau cho mỗi ví dụ, người dùng có thể bao gồm các trường bổ sung trong tệp JSONL của họ và truy cập chúng thông qua hàm phần thưởng. Nền tảng hiện tại cung cấp triển khai API miễn phí cho các mô hình đã được huấn luyện, mặc dù với thời gian khởi động lâu hơn và tốc độ suy luận chậm hơn trên các node GPU nhỏ hơn.

Một hiểu biết đặc biệt thú vị của cộng đồng đã xuất hiện liên quan đến hiệu quả của phương pháp tinh chỉnh đầy đủ so với LoRA (Low-Rank Adaptation):

LoRA làm giảm đáng kể hiệu suất của mô hình nhỏ so với FFT, với ít ảnh hưởng hơn đối với các mô hình lớn. Điều này có thể là do các mô hình lớn có nhiều kỹ năng tích hợp sẵn hơn và do đó LoRA đủ để khai thác kỹ năng hiện có, trong khi đối với các mô hình nhỏ, bạn cần thực hiện nhiều việc học thực sự hơn.

Nền tảng mặc định sử dụng tinh chỉnh đầy đủ với 8 GPU H100 làm tiêu chuẩn, cho phép các mô hình lớn hơn và tinh chỉnh tham số đầy đủ so với các giải pháp GPU đơn.

Cấu trúc giá nhắm đến các phân khúc người dùng khác nhau

RunRL cung cấp hai cấp độ giá để phù hợp với nhu cầu người dùng khác nhau. Tùy chọn tự phục vụ có giá 80 đô la Mỹ mỗi giờ node (tương đương 10 đô la Mỹ mỗi giờ H100) với quyền truy cập nền tảng ngay lập tức, quyền truy cập API đầy đủ và thanh toán theo mức sử dụng mà không có cam kết tối thiểu. Đối với người dùng doanh nghiệp, giá tùy chỉnh bao gồm hỗ trợ chuyên gia RL chuyên dụng, khối lượng công việc trên tối đa 2.048 GPU và triển khai tại chỗ hoặc VPC.

Nền tảng định vị mình như một giải pháp thay thế cho các công cụ tối ưu hóa prompt như DSPy , tập trung vào tinh chỉnh học tăng cường đầy đủ thay vì chỉ kỹ thuật prompt. Phương pháp này nhằm cung cấp độ tin cậy bổ sung cần thiết cho các quy trình làm việc tác nhân phức tạp nơi tối ưu hóa prompt đơn thuần có thể không đủ.

So sánh giá RunRL

Ứng dụng trải rộng trên nhiều lĩnh vực

RunRL thể hiện tính linh hoạt trên nhiều ứng dụng khác nhau bao gồm mô hình hóa học, tác nhân web và tạo mã. Nền tảng tuyên bố đã đạt được kết quả ấn tượng, bao gồm việc vượt qua Claude 3.7 với mô hình nhỏ hơn 50 lần và vượt trội hơn GPT-3.5-mini về cả hiệu suất và chỉ số chi phí.

Dịch vụ yêu cầu các nhiệm vụ phải có một số hình thức đánh giá hiệu suất tự động, dù thông qua các hàm Python , trình phán xét LLM hoặc kết hợp của cả hai. Yêu cầu này đảm bảo rằng quy trình học tăng cường có thể tối ưu hóa hiệu quả hành vi mô hình dựa trên kết quả có thể đo lường được.

Lưu ý: LoRA (Low-Rank Adaptation) là một kỹ thuật chỉ tinh chỉnh một tập hợp con nhỏ các tham số mô hình, trong khi FFT (Full Fine-Tuning) cập nhật tất cả các tham số mô hình trong quá trình huấn luyện.

Tham khảo: Improve your models with Reinforcement Learning