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个人开发者也能训练推理模型?GRPO 技术详解

编者按: 还在为训练推理模型烧光算力预算而发愁?当开源小模型遇上数学题就"智商掉线",如何低成本突破性能瓶颈? 传统 RLHF 动辄百万级算力投入,让多少团队在强化学习门前望而却步;格式混乱、逻辑断层、答案偏差------这些模型推理的顽疾是否也在阻碍你的 AI 产品落地? 本文深入解析 DeepSeek 团队突破性的 GRPO(群组相对策略优化)技术,这项创新将强化学习所需计算资源几乎减半,甚至可以结合 LoRA 在普通消费级 GPU 上进行模型训练。作者通过亲身实践,成功在仅需 16GB 显存的环境下将 1B 参数的 Llama 3.2 转化为推理模型(后续文章会分享相关细节),完全颠覆了传统强化学习的资源需求认知。 作者 | Greg Schoeninger 编译 | 岳扬 不久前,我们深入研究了 DeepSeek-R1 背后的技术原理,但是没有详细介绍其训练流程中采用的一项名为"群组相对策略优化"(Group Relative Policy Optimization, GRPO)的关键技术。 GRPO 本质上是一种旨在提升模型推理能力的强化学习算法。该技术最早发表于其研究论文《...

基于HLS v7的fMP4技术实现与应用

作者前言 作为Monibuca流媒体服务器的开发者,我们一直在寻求提供更高效、更灵活的流媒体解决方案。随着Web前端技术的发展,特别是Media Source Extensions (MSE) 的广泛应用,我们逐渐认识到传统的流媒体传输方案已难以满足现代应用的需求。在探索与实践中,我们发现fMP4(fragmented MP4)技术能够很好地连接传统媒体格式与现代Web技术,为用户提供更流畅的视频体验。 Monibuca项目在MP4插件的实现中,我们面临着如何将已录制的MP4文件高效转换为支持MSE播放的格式这一挑战。通过深入研究HLS v7协议和fMP4容器格式,我们最终实现了一套完整的解决方案,支持MP4到fMP4的实时转换、多段MP4的无缝合并,以及针对前端MSE播放的优化。本文将分享我们在这一过程中的技术探索和实现思路。 引言 随着流媒体技术的发展,视频分发方式不断演进。从传统的整体式下载到渐进式下载,再到现在广泛使用的自适应码率流媒体技术,每一步演进都极大地提升了用户体验。本文将探讨基于HLS v7的fMP4(fragmented MP4)技术实现,以及它如何与现代Web前端...

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