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字節(jié)跳動(dòng)新思考模型Seed-Thinking-v1.5技術(shù)揭秘,4月17日開放體驗(yàn)!

   時(shí)間:2025-04-14 13:37 來源:ITBEAR作者:沈瑾瑜

近日,字節(jié)跳動(dòng)旗下的豆包大模型團(tuán)隊(duì)揭曉了其最新思考模型Seed-Thinking-v1.5的技術(shù)細(xì)節(jié),并宣布該模型將于4月17日通過火山引擎開放接口供用戶體驗(yàn)。這一消息標(biāo)志著字節(jié)跳動(dòng)在自然語言處理領(lǐng)域邁出了重要一步。

Seed-Thinking-v1.5模型在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。在數(shù)學(xué)推理方面,它在AIME 2024競賽中取得了86.7的高分,與OpenAI的o3-mini-high模型不相上下。在編程競賽中,該模型在Codeforces平臺上的通過率達(dá)到了55.0%,接近Gemini 2.5 Pro的水平。在科學(xué)推理任務(wù)上,Seed-Thinking-v1.5也取得了77.3%的優(yōu)異成績,同樣接近業(yè)界領(lǐng)先模型。而在通用任務(wù)中,人類評估顯示其表現(xiàn)超過了DeepSeek R1達(dá)8%,能夠覆蓋多種場景需求。

Seed-Thinking-v1.5模型采用了MoE架構(gòu),總參數(shù)達(dá)到200B,但激活參數(shù)僅為20B,這使其在保持高性能的同時(shí),具備顯著的推理成本優(yōu)勢。與DeepSeek R1相比,該模型的單位推理成本降低了50%,實(shí)現(xiàn)了性能與效率的完美平衡。

為了提升模型的表現(xiàn)力,豆包大模型團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)處理策略上進(jìn)行了優(yōu)化。針對可驗(yàn)證數(shù)據(jù),如數(shù)學(xué)和代碼題目,團(tuán)隊(duì)通過百萬級數(shù)據(jù)的三重清洗流程,保留了10萬道高難度題目,并設(shè)計(jì)了答案整數(shù)化改造和離線沙箱驗(yàn)證等機(jī)制,確保模型能夠輸出真實(shí)的推理過程。而對于非可驗(yàn)證數(shù)據(jù),如創(chuàng)意寫作,團(tuán)隊(duì)則基于豆包1.5 Pro訓(xùn)練集,剔除低價(jià)值樣本,并采用兩兩對比獎(jiǎng)勵(lì)法,優(yōu)化生成質(zhì)量。

團(tuán)隊(duì)還構(gòu)建了全新的評測基準(zhǔn),包括超難數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)集BeyondAIME,該數(shù)據(jù)集包含100道無答案題干的題目,旨在解決現(xiàn)有測試區(qū)分度不足的問題。這一舉措不僅提升了模型的評測準(zhǔn)確性,也為后續(xù)的優(yōu)化提供了有力支持。

在獎(jiǎng)勵(lì)模型方面,團(tuán)隊(duì)提出了雙軌獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,以兼顧“對錯(cuò)分明”與“見仁見智”的任務(wù)。對于可驗(yàn)證任務(wù),團(tuán)隊(duì)開發(fā)了兩代驗(yàn)證器,從字符匹配升級為推理步驟逐行對比,確保了模型輸出的準(zhǔn)確性。而對于非可驗(yàn)證任務(wù),團(tuán)隊(duì)則引入pairwise對比訓(xùn)練,通過大量“AB測試”捕捉人類對創(chuàng)意、情感等的隱性偏好,從而避免了“眾口難調(diào)”的問題。這一雙軌獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制不僅提升了模型的訓(xùn)練效率,也使其在不同場景下都能表現(xiàn)出色。

在訓(xùn)練方法上,Seed-Thinking-v1.5采用了“監(jiān)督精調(diào)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的雙階段優(yōu)化策略。在監(jiān)督精調(diào)階段,團(tuán)隊(duì)基于40萬高質(zhì)量實(shí)例構(gòu)建了長思考鏈數(shù)據(jù)集,并結(jié)合人工與模型協(xié)同篩選,確保模型能夠“像人類一樣思考”。而在強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段,團(tuán)隊(duì)通過三重?cái)?shù)據(jù)引擎、算法創(chuàng)新以及在線數(shù)據(jù)適配技術(shù),解決了訓(xùn)練不穩(wěn)定、長鏈推理斷層等問題,使模型能夠在動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分布的過程中保持最佳訓(xùn)練狀態(tài)。

最后,為了應(yīng)對20B MoE(總參數(shù)200B)的復(fù)雜訓(xùn)練需求,團(tuán)隊(duì)對底層架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化。HybridFlow編程模型支持算法快速探索與分布式并行運(yùn)行,流式推理系統(tǒng)(SRS)則通過“流式推理”技術(shù)解耦模型演進(jìn)與異步推理,將訓(xùn)練速度提升了3倍。三層并行架構(gòu)結(jié)合張量/專家/序列并行,動(dòng)態(tài)均衡負(fù)載,基于KARP算法優(yōu)化GPU算力利用率,為模型的高效訓(xùn)練提供了有力保障。

 
 
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