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

Tinker API：重塑語(yǔ)言模型微調(diào)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(chuàng)新性，徹底改變著語(yǔ)言模型微調(diào)的格局。這款 API 的誕生，旨在將語(yǔ)言模型微調(diào)的復(fù)雜性降至最低，讓廣大的研究人員和開(kāi)發(fā)者能夠?qū)氋F的精力聚焦于算法的精進(jìn)與數(shù)據(jù)的優(yōu)化，而將繁瑣的分布式訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施的搭建與維護(hù)拋諸腦后。Tinker API 提供了如 forward_backward 和 sample 等一系列核心操作原語(yǔ)，賦予開(kāi)發(fā)者構(gòu)建高度定制化的微調(diào)乃至強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大能力。更值得稱道的是，它能夠無(wú)縫支持從小型到超大型的各類開(kāi)放權(quán)重模型，只需輕輕改動(dòng)代碼中的一個(gè)字符串，即可實(shí)現(xiàn)模型的輕松切換，極大地提升了開(kāi)發(fā)效率與靈活性。

Tinker API 的核心價(jià)值

Tinker API 不僅僅是一個(gè)工具，更是一種全新的開(kāi)發(fā)范式。它巧妙地集成了 LoRA（Low-Rank Adaptation）技術(shù)，使得多個(gè)訓(xùn)練任務(wù)能夠高效地共享同一計(jì)算資源池，從而顯著優(yōu)化成本效益，為資源有限的團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了福音。此外，Thinking Machines Lab 還同步發(fā)布了開(kāi)源庫(kù) Tinker Cookbook，其中匯集了多種先進(jìn)的后訓(xùn)練方法實(shí)現(xiàn)，為用戶提供了豐富的實(shí)踐參考。作為一項(xiàng)托管服務(wù)，Tinker API 運(yùn)行在 Thinking Machines 強(qiáng)大的內(nèi)部集群之上，用戶無(wú)需操心任務(wù)的調(diào)度、資源的分配以及潛在的故障恢復(fù)等一系列棘手問(wèn)題，一切繁復(fù)的事務(wù)都由平臺(tái)代為處理，真正實(shí)現(xiàn)了讓開(kāi)發(fā)者“只管寫(xiě)代碼，無(wú)需管運(yùn)維”的愿景。

Tinker API 的關(guān)鍵特性

• 精煉底層操作：提供 forward_backward 和 sample 等基礎(chǔ)操作原語(yǔ)，為開(kāi)發(fā)者構(gòu)建獨(dú)具匠心的微調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
• 海量模型兼容：從輕量級(jí)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(guò)集成 LoRA 技術(shù)，有效提升了計(jì)算資源的利用率，顯著降低了訓(xùn)練成本。
• 開(kāi)源生態(tài)助力：Tinker Cookbook 的發(fā)布，為用戶提供了大量現(xiàn)成的后訓(xùn)練算法實(shí)現(xiàn)，加速了研究與應(yīng)用的步伐。
• 無(wú)憂托管服務(wù)：依托 Thinking Machines 的強(qiáng)大基礎(chǔ)設(shè)施，自動(dòng)化的任務(wù)調(diào)度、資源分配及故障恢復(fù)機(jī)制，讓用戶徹底擺脫運(yùn)維煩惱。
• 極致用戶體驗(yàn)：提供原生的 Python 接口，學(xué)習(xí)曲線平緩，上手即用，極大降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻。

深入了解 Tinker API

Tinker API 的項(xiàng)目官網(wǎng)：https://thinkingmachines.ai/blog/announcing-tinker/

如何開(kāi)啟 Tinker API 之旅

• 申請(qǐng)白名單：請(qǐng)?jiān)L問(wèn) Tinker 官方申請(qǐng)頁(yè)面 https://form.typeform.com/to/jH2xNWIg 提交申請(qǐng)，加入用戶體驗(yàn)計(jì)劃。
• 環(huán)境就緒：完成 Tinker API 的安裝與相關(guān)環(huán)境配置。
• 代碼實(shí)踐：利用 Tinker API 提供的核心操作原語(yǔ)，著手構(gòu)建您的專屬微調(diào)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。
• 云端運(yùn)行：將您的訓(xùn)練任務(wù)提交至 Thinking Machines 的托管基礎(chǔ)設(shè)施，享受高效的計(jì)算服務(wù)。

Tinker API 的廣闊應(yīng)用前景

• 形式化定理證明的突破：普林斯頓大學(xué)的 Goedel 團(tuán)隊(duì)，巧妙運(yùn)用 Tinker 和 LoRA 技術(shù)，在形式化定理證明領(lǐng)域，僅使用了 20% 的數(shù)據(jù)量，便實(shí)現(xiàn)了與全參數(shù)監(jiān)督式微調(diào)模型相媲美的卓越性能。
• 化學(xué)推理模型的飛躍：斯坦福大學(xué) Rotskoff 實(shí)驗(yàn)室，借助 Tinker 成功訓(xùn)練化學(xué)推理模型。在 LLaMA 70B 模型基礎(chǔ)上通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，將從 IUPAC 命名向化學(xué)式轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確率，從原先的 15% 飆升至 50%。
• 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的創(chuàng)新實(shí)踐：伯克利大學(xué) SkyRL 團(tuán)隊(duì)，成功運(yùn)行了復(fù)雜的自定義多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)循環(huán)，涵蓋了異步離策略訓(xùn)練以及多輪次的工具使用場(chǎng)景。
• 長(zhǎng)上下文 AI 控制任務(wù)的探索：Redwood Research 團(tuán)隊(duì)，利用 Tinker 在長(zhǎng)上下文 AI 控制任務(wù)中，對(duì) Qwen3-32B 模型進(jìn)行了深入的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
• 全方位微調(diào)場(chǎng)景的支持：Tinker API 能夠勝任從傳統(tǒng)的監(jiān)督式微調(diào)，到極具前瞻性的強(qiáng)化學(xué)習(xí)流水線等各類應(yīng)用場(chǎng)景，為 AI 研究與開(kāi)發(fā)提供了無(wú)限可能。