32B击败DeepSeek-R1、o3-mini，成本暴降100倍！GRPO让小模型称霸推理

主要观点总结

本文介绍了使用强化学习微调开源模型Qwen 2.5 32B以在具有挑战性的逻辑推理任务中击败顶尖模型的过程。文中详细介绍了如何通过GRPO强化学习算法训练模型进行推理，并在时间线索逻辑谜题上达到了前所未有的性能水平。

关键观点总结

关键观点1: 研究人员通过强化学习微调Qwen模型，使其在逻辑推理任务中表现出色。

使用了GRPO算法进行训练，简化了训练过程并提供了强大的性能。通过生成模型响应、评分、估计优势并使用这些优势估计指导裁剪策略梯度对模型进行微调，达到了峰值性能。模型经历了超过100次迭代训练后，实现了SOTA级的演绎推理能力。

关键观点2: 模型的性能提升遵循幂律分布，在对数-对数坐标图上呈现线性关系。

在训练过程中，性能提升迅速并在后期逐渐放缓，但准确率在末期出现退化。此外，模型响应长度在训练期间呈现出有趣的变化模式，初期逐步增加后趋于稳定，但在训练后期出现分化现象。

关键观点3: 研究结果表明，强化学习可以有效提高模型的逻辑推理能力。

通过与顶尖模型Claude Sonnet 3.7的对比评估，发现训练后的模型逻辑推理能力有所提升。此外，研究还提到了模型的成本效益，通过优化训练过程，可以在保证准确率的同时降低推理成本。

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