以DeepSeek与Predibase引领训练新革命：全球首个端到端微调平台开源，开启无服务器与端到端训练新时代
随着人工智能技术的快速发展，模型训练和微调平台的选择在业界越来越受到关注。近期，Predibase公司发布的完全托管、无服务器、端到端的强化微调平台引起了全球AI领域的广泛关注。作为首个端到端强化微调平台，Predibase的出现无疑为训练大模型开启了新的革命。
DeepSeek-R1的开源在全球AI领域产生了巨大影响，强化学习微调的重要性得到了更多人的认识。受此启发，Predibase公司开发了这款端到端无服务器强化微调平台，无疑是对这一领域的重大贡献。
传统的监督式微调方法依赖大量的标注数据，而RFT（端到端强化微调）通过奖励和自定义函数来完成持续地强化学习，无需大量标注数据。同时，RFT支持无服务器和端到端训练方法，用户只需一个浏览器，设定微调目标、上传数据，就能完成以前非常复杂的大模型微调流程。
为了展示RFT的强大，Predibase基于阿里Qwen2.5-Coder-32B-instruct微调了一个专门用于将PyTorch代码翻译为Triton的模型Predibase-T2T-32B-RFT。与其他更大的基础模型进行基准测试后，结果显示，经过强化后的Qwen2.5-Coder-32B-instruct在Kernelbench数据集上的正确率显著提高，比DeepSeek-R1和OpenAI的o1高出3倍以上，比Claude 3.7 Sonnet高出4倍以上。这无疑证明了RFT在优化下游任务质量方面的巨大潜力。
值得注意的是，Predibase-T2T-32B-RFT利用RFT以交互方式调整模型行为，通过最少的标记数据优化下游任务质量。这使得它成为专有LLM的高性价比、高性能替代方案。通过RFT，Predibase在训练过程中结合了冷启动、强化学习和课程学习，展示了其强大的技术实力和创新能力。
此外，通过在Kernelbench数据集上进行的基准测试，我们发现Qwen2.5-Coder-32B-instruct经过强化后，其正确率比DeepSeek-R1和OpenAI的o1高出3倍以上，而模型占用的空间却小了一个数量级。这进一步证明了RFT在提高模型性能的同时，有效降低了模型的大小和计算资源需求。
总的来说，DeepSeek与Predibase引领的训练新革命开启了无服务器与端到端训练新时代。全球首个端到端微调平台的开源无疑将对AI领域产生深远影响。随着更多企业和开发者加入这个平台，我们期待看到更多创新性的应用和解决方案涌现出来。
在这个充满机遇的新时代，让我们共同期待Predibase公司为人工智能领域带来更多的惊喜和突破！
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