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ISO apresenta uma pilha de otimização nativa para RLVR que corrige os espectros de pesos do modelo

Traduzido do English → Português (BR)

Pesquisadores propõem a Isospectral Optimization (ISO), um framework para Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR) que aborda a camada de otimização ausente ao manter os espectros de pesos do modelo fixos enquanto otimiza os quadros singulares de entrada e saída.

A abordagem inclui o ISO-Merger, que combina capacidades especializadas em um único modelo sem dados pós-fusão ou atualizações de gradiente, e o ISO-Optimizer, que aplica otimizadores padrão como AdamW às variáveis do quadro. No Qwen3-8B-Base, o ISO-AdamW igualou uma precisão agregada de 0.495 em apenas 100 passos de treinamento em comparação com 270 para o AdamW padrão, eventualmente alcançando 0.509 após 210 passos.

O ISO fornece um método concreto para adaptação pós-treinamento ao herdar o espectro do modelo base e otimizar apenas os quadros associados a mudanças impulsionadas por recompensas.

Importância 2/3 Novo ambiente de avaliação com diferenciais arXiv cs.AI Reasoning models Training methods

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extGemma4-40_5B estende com sucesso o Gemma 4 adicionando capacidade e curando

O autor relata que o modelo extGemma4-40_5B, uma versão estendida do Gemma 4, supera com sucesso falhas anteriores na inserção de camadas usando uma nova estratégia de inicialização. Ao inicializar novas camadas como uma mistura de seus vizinhos em vez de no-ops, o modelo evita a fome de sinal e permite treinamento eficaz.

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AdaPrefix-GRPO adapta prefixos de traço para dobrar a precisão do GRPO em matemática difícil

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AdaPrefix-GRPO adapta prefixos de referência para dobrar a precisão do GRPO em matemática difícil

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Checkpoints de RL do OpenAI o3 tendem cada vez mais a favorecer as preferências do avaliador durante o treinamento

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SkewAdam usa estado de otimizador em camadas para reduzir a memória do treinamento MoE em 97%

Pesquisadores apresentam o SkewAdam, um otimizador projetado para modelos mixture-of-experts (MoE) que aloca diferentes tipos de estado para populações distintas de parâmetros, reduzindo drasticamente o uso de memória. Ao atribuir momento float32 e momentos segundos fatorados ao backbone, momentos segundos fatorados aos experts e momentos segundos exatos ao roteador, o SkewAdam reduz o estado do otimizador de 50,6 GB para 1,29 GB em um modelo com 6,78B de parâmetros.