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AReaLboba是什么
AReaLboba 是蚂蚁技术研究院和清华大学联合推出的开源强化学习训练框架。AReaLboba是 AReaL 的升级版本，降低了强化学习训练门槛，用户能轻松训练推理模型。框架训练速度快，支持多种计算资源，基于创新优化，显著提升训练吞吐量。
其中7B 模型在数学推理上表现卓越，刷新 AIME 分数纪录。AReaLboba 开源训练数据、脚本和模型，在 32B 模型尺寸上，用 200 条数据和 200 美金成本复刻 QwQ32B 的推理效果，推动强化学习技术的普惠化。
AReaLboba的主要功能
高效训练：基于优化和适配 SGLang 推理框架，显著提升训练吞吐量，支持从小规模到大规模分布式训练。
推理能力提升：在数学推理等任务上表现出色，7B 模型在 AIME 基准测试中刷新同尺寸模型的分数纪录。
低资源训练：基于创新的数据蒸馏技术， 用200 条数据复现 QwQ32B 的推理效果，降低训练成本。
完全开源：提供完整的代码、数据集、训练脚本和评估脚本，确保可复现性，方便开发者使用和改进。
AReaLboba的技术原理
强化学习：基于奖励信号优化模型的行为，用与环境的交互学习最优策略。在语言模型中，强化学习用在优化模型的生成能力，在特定任务上表现更好。
SGLang 推理框架集成：AReaLboba 是首个全面集成 SGLang 推理框架的开源训练系统。SGLang 提供高效的推理能力，优化训练过程中的计算效率。
工程优化：对训练流程进行多项工程优化，包括并行计算、显存管理等，提升训练吞吐量。在不同模型尺寸上均实现显著的训练速度提升。
数据蒸馏技术：基于创新的数据蒸馏方法，从大量数据中提取关键信息，精简训练数据。
AReaLboba的项目地址
GitHub仓库：https://github.com/inclusionAI/AReaL
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/inclusionAI/arealboba
AReaLboba的应用场景
数学推理与教育：开发智能教育工具，辅助学生解决复杂数学问题。
自然语言处理任务：提升文本生成、问答系统、机器翻译等性能。
智能体开发：用在游戏、机器人控制等领域智能体的训练。
低资源模型训练：适用于数据资源有限的环境，进行高效模型训练。
学术研究与社区协作：作为研究工具，促进学术交流和技术共享。
