现在你可以在本地设备上训练自己的o3-mini模型了!
齐思GPT
2025-02-08 00:00:00
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如果你对人工智能和机器学习感兴趣,特别是在增强模型推理能力方面,开源项目Unsloth的公告可能会引起你的注意。该项目由一位在NVIDIA有经验的个人领导,介绍了一种使用名为GRPO的内存高效算法在本地设备上训练像o3-mini这样的推理模型的方法。这种方法声称可以显著提高各个领域的推理准确性,包括医学和法律,并且可以将现有模型如Llama 3.1或Phi-4转换为推理模型,只需7GB的VRAM。
如果你对人工智能和机器学习感兴趣,特别是在增强模型推理能力方面,开源项目Unsloth的公告可能会引起你的注意。该项目由一位在NVIDIA有经验的个人领导,介绍了一种使用名为GRPO的内存高效算法在本地设备上训练像o3-mini这样的推理模型的方法。这种方法声称可以显著提高各个领域的推理准确性,包括医学和法律,并且可以将现有模型如Llama 3.1或Phi-4转换为推理模型,只需7GB的VRAM。对于没有强大硬件资源的人,该指南还指向了提供15GB GPU用于训练的免费资源,如Google Colab和Kaggle。内容包括实用指导和链接到详细博客和培训指南,对于人工智能领域的爱好者和专业人士来说,这可能是一个有价值的资源。- 可以在本地设备上训练o3-mini模型
- o3-mini使用PPO算法进行训练,DeepSeek-R1使用更优化的版本GRPO算法进行训练
- GRPO可以使模型自动找到推理的原因,提高准确性
- 可以将Llama 3.1或Phi-4等开放模型转化为推理模型
- 训练需要至少7GB的VRAM
- GRPO训练后的模型在一个小时内就能产生正确答案
- 可以在Google Colab/Kaggle上免费使用15GB的GPU进行训练
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