Sebuah platform baru bernama RunRL sedang mendemokratisasi akses ke reinforcement learning untuk peningkatan model AI, menawarkan para pengembang dan peneliti cara yang efisien untuk meningkatkan model mereka tanpa kompleksitas tradisional implementasi RL. Layanan ini telah memicu diskusi signifikan di komunitas teknologi tentang masa depan optimasi model dan aplikasi praktisnya.
Peningkatan Performa yang Diklaim
- Mengalahkan Claude 3.7 dengan model yang 50x lebih kecil
- Mengungguli GPT-3.5-mini dalam hal performa dan biaya
- Aplikasi di berbagai bidang termasuk model kimia, agen web, dan pembuatan kode
- Menggunakan algoritma yang mirip dengan DeepSeek R1 untuk optimisasi
Proses Tiga Langkah Sederhana untuk Peningkatan Model
RunRL memecah proses reinforcement learning yang secara tradisional kompleks menjadi tiga langkah yang dapat dikelola. Pengguna pertama-tama mendefinisikan tugas mereka dengan mengirimkan prompt dan membuat fungsi reward khusus yang mengevaluasi output model. Platform kemudian menerapkan algoritma reinforcement learning yang mirip dengan yang digunakan dalam DeepSeek R1 untuk mengoptimalkan performa. Akhirnya, pengguna dapat melakukan deploy model yang telah ditingkatkan yang telah dioptimalkan berdasarkan kriteria reward spesifik mereka.
Platform ini mendukung integrasi dengan kode yang sudah ada melalui API populer termasuk OpenAI , Anthropic , dan LiteLLM . Kompatibilitas ini memungkinkan pengembang untuk memasukkan peningkatan RL ke dalam alur kerja mereka saat ini tanpa restrukturisasi besar.
Spesifikasi Teknis
- Konfigurasi GPU Standar: 8 GPU H100
- Pendekatan Pelatihan: Full Fine-Tuning (FFT) secara default
- Kompatibilitas API: OpenAI , Anthropic , LiteLLM , dan penyedia lainnya
- Deployment: Akses API gratis (dengan inferensi yang lebih lambat), Inferensi tingkat produksi tersedia
- Skala Enterprise Maksimum: Hingga 2.048 GPU untuk beban kerja
Diskusi Komunitas Mengungkap Detail Implementasi Praktis
Diskusi pengembang telah menyoroti beberapa aspek teknis kunci dari platform ini. Untuk tugas yang memerlukan rubrik penilaian berbeda per contoh, pengguna dapat menyertakan field tambahan dalam file JSONL mereka dan mengaksesnya melalui fungsi reward. Platform saat ini menawarkan deployment API gratis untuk model yang telah dilatih, meskipun dengan waktu startup yang lebih lama dan kecepatan inferensi yang lebih lambat pada node GPU yang lebih kecil.
Satu wawasan komunitas yang sangat menarik muncul mengenai efektivitas pendekatan full fine-tuning versus LoRA (Low-Rank Adaptation):
LoRA secara signifikan merugikan performa model kecil dibandingkan FFT, dengan efek yang lebih kecil untuk model besar. Ini mungkin karena model besar memiliki lebih banyak skill bawaan dan dengan demikian LoRA cukup untuk memunculkan skill yang sudah ada, sedangkan untuk model kecil Anda perlu melakukan lebih banyak pembelajaran aktual.
Platform ini secara default menggunakan full fine-tuning dengan 8 GPU H100 sebagai standar, memungkinkan model yang lebih besar dan fine-tune parameter penuh dibandingkan dengan solusi GPU tunggal.
Struktur Harga Menargetkan Segmen Pengguna Berbeda
RunRL menawarkan dua tingkat harga untuk mengakomodasi kebutuhan pengguna yang berbeda. Opsi self-serve berharga 80 dolar AS per node-hour (setara dengan 10 dolar AS per H100-hour) dengan akses platform langsung, akses API penuh, dan penagihan pay-as-you-go tanpa komitmen minimum. Untuk pengguna enterprise, harga khusus mencakup dukungan ahli RL khusus, beban kerja hingga 2.048 GPU, dan deployment on-premises atau VPC.
Platform ini memposisikan dirinya sebagai alternatif untuk alat optimasi prompt seperti DSPy , dengan fokus pada fine-tuning reinforcement learning penuh daripada hanya prompt engineering. Pendekatan ini bertujuan untuk memberikan keandalan tambahan yang diperlukan untuk alur kerja agentik kompleks di mana optimasi prompt saja mungkin tidak cukup.
Perbandingan Harga RunRL
| Paket | Harga | Fitur Utama |
|---|---|---|
| Self-Serve | $80 USD/jam-node ($10 USD/jam- H100 ) | Akses langsung, Akses API penuh, Dukungan standar, Bayar sesuai penggunaan, Tanpa komitmen minimum |
| Enterprise | Hubungi untuk harga | Pengembangan reward khusus, Dukungan ahli RL, Hingga 2.048 GPU, Deployment on-prem/ VPC , Integrasi khusus |
Aplikasi Mencakup Berbagai Domain
RunRL menunjukkan fleksibilitas di berbagai aplikasi termasuk model kimia, web agent, dan generasi kode. Platform ini mengklaim telah mencapai hasil yang mengesankan, termasuk mengalahkan Claude 3.7 dengan model yang 50 kali lebih kecil dan mengungguli GPT-3.5-mini baik dalam metrik performa maupun biaya.
Layanan ini memerlukan tugas untuk memiliki beberapa bentuk penilaian performa otomatis, baik melalui fungsi Python , LLM judge, atau kombinasi keduanya. Persyaratan ini memastikan bahwa proses reinforcement learning dapat secara efektif mengoptimalkan perilaku model berdasarkan hasil yang dapat diukur.
Catatan: LoRA (Low-Rank Adaptation) adalah teknik yang melakukan fine-tune hanya pada subset kecil parameter model, sementara FFT (Full Fine-Tuning) memperbarui semua parameter model selama pelatihan.