Tinker API – Thinking Machines Lab推出的模型微調API

Tinker API：重塑語言模型微調的革新力量

由 Thinking Machines Lab 傾力打造的首款力作——Tinker API，正以其卓越的創新性，徹底改變著語言模型微調的格局。這款 API 的誕生，旨在將語言模型微調的復雜性降至最低，讓廣大的研究人員和開發者能夠將寶貴的精力聚焦于算法的精進與數據的優化，而將繁瑣的分布式訓練基礎設施的搭建與維護拋諸腦后。Tinker API 提供了如 forward_backward 和 sample 等一系列核心操作原語，賦予開發者構建高度定制化的微調乃至強化學習算法的強大能力。更值得稱道的是，它能夠無縫支持從小型到超大型的各類開放權重模型，只需輕輕改動代碼中的一個字符串，即可實現模型的輕松切換，極大地提升了開發效率與靈活性。

Tinker API 的核心價值

Tinker API 不僅僅是一個工具，更是一種全新的開發范式。它巧妙地集成了 LoRA（Low-Rank Adaptation）技術，使得多個訓練任務能夠高效地共享同一計算資源池，從而顯著優化成本效益，為資源有限的團隊帶來了福音。此外，Thinking Machines Lab 還同步發布了開源庫 Tinker Cookbook，其中匯集了多種先進的后訓練方法實現，為用戶提供了豐富的實踐參考。作為一項托管服務，Tinker API 運行在 Thinking Machines 強大的內部集群之上，用戶無需操心任務的調度、資源的分配以及潛在的故障恢復等一系列棘手問題，一切繁復的事務都由平臺代為處理，真正實現了讓開發者“只管寫代碼，無需管運維”的愿景。

Tinker API 的關鍵特性

• 精煉底層操作：提供 forward_backward 和 sample 等基礎操作原語，為開發者構建獨具匠心的微調及強化學習算法提供了堅實的基礎。
• 海量模型兼容：從輕量級模型到如 Qwen-235B-A22B 這樣的大型模型，Tinker API 均能游刃有余地支持，模型遷移的便捷性堪稱一絕，僅需一行代碼的修改。
• LoRA 賦能增效：通過集成 LoRA 技術，有效提升了計算資源的利用率，顯著降低了訓練成本。
• 開源生態助力：Tinker Cookbook 的發布，為用戶提供了大量現成的后訓練算法實現，加速了研究與應用的步伐。
• 無憂托管服務：依托 Thinking Machines 的強大基礎設施，自動化的任務調度、資源分配及故障恢復機制，讓用戶徹底擺脫運維煩惱。
• 極致用戶體驗：提供原生的 Python 接口，學習曲線平緩，上手即用，極大降低了開發門檻。

深入了解 Tinker API

Tinker API 的項目官網：https://thinkingmachines.ai/blog/announcing-tinker/

如何開啟 Tinker API 之旅

• 申請白名單：請訪問 Tinker 官方申請頁面 https://form.typeform.com/to/jH2xNWIg 提交申請，加入用戶體驗計劃。
• 環境就緒：完成 Tinker API 的安裝與相關環境配置。
• 代碼實踐：利用 Tinker API 提供的核心操作原語，著手構建您的專屬微調或強化學習算法。
• 云端運行：將您的訓練任務提交至 Thinking Machines 的托管基礎設施，享受高效的計算服務。

Tinker API 的廣闊應用前景

• 形式化定理證明的突破：普林斯頓大學的 Goedel 團隊，巧妙運用 Tinker 和 LoRA 技術，在形式化定理證明領域，僅使用了 20% 的數據量，便實現了與全參數監督式微調模型相媲美的卓越性能。
• 化學推理模型的飛躍：斯坦福大學 Rotskoff 實驗室，借助 Tinker 成功訓練化學推理模型。在 LLaMA 70B 模型基礎上通過強化學習，將從 IUPAC 命名向化學式轉換的準確率，從原先的 15% 飆升至 50%。
• 多智能體強化學習的創新實踐：伯克利大學 SkyRL 團隊，成功運行了復雜的自定義多智能體強化學習循環，涵蓋了異步離策略訓練以及多輪次的工具使用場景。
• 長上下文 AI 控制任務的探索：Redwood Research 團隊，利用 Tinker 在長上下文 AI 控制任務中，對 Qwen3-32B 模型進行了深入的強化學習訓練。
• 全方位微調場景的支持：Tinker API 能夠勝任從傳統的監督式微調，到極具前瞻性的強化學習流水線等各類應用場景，為 AI 研究與開發提供了無限可能。