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

Tinker API：重塑语言模型微调的革新力量

由 Thinking Machines Lab 倾力打造的首款力作——Tinker API，正以其卓越的创新性，彻底改变着语言模型微调的格局。这款 API 的诞生，旨在将语言模型微调的复杂性降至最低，让广大的研究人员和开发者能够将宝贵的精力聚焦于算法的精进与数据的优化，而将繁琐的分布式训练基础设施的搭建与维护抛诸脑后。Tinker API 提供了如 forward_backward 和 sample 等一系列核心操作原语，赋予开发者构建高度定制化的微调乃至强化学习算法的强大能力。更值得称道的是，它能够无缝支持从小型到超大型的各类开放权重模型，只需轻轻改动代码中的一个字符串，即可实现模型的轻松切换，极大地提升了开发效率与灵活性。

Tinker API 的核心价值

Tinker API 不仅仅是一个工具，更是一种全新的开发范式。它巧妙地集成了 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，使得多个训练任务能够高效地共享同一计算资源池，从而显著优化成本效益，为资源有限的团队带来了福音。此外，Thinking Machines Lab 还同步发布了开源库 Tinker Cookbook，其中汇集了多种先进的后训练方法实现，为用户提供了丰富的实践参考。作为一项托管服务，Tinker API 运行在 Thinking Machines 强大的内部集群之上，用户无需操心任务的调度、资源的分配以及潜在的故障恢复等一系列棘手问题，一切繁复的事务都由平台代为处理，真正实现了让开发者“只管写代码，无需管运维”的愿景。

Tinker API 的关键特性

• 精炼底层操作：提供 forward_backward 和 sample 等基础操作原语，为开发者构建独具匠心的微调及强化学习算法提供了坚实的基础。
• 海量模型兼容：从轻量级模型到如 Qwen-235B-A22B 这样的大型模型，Tinker API 均能游刃有余地支持，模型迁移的便捷性堪称一绝，仅需一行代码的修改。
• LoRA 赋能增效：通过集成 LoRA 技术，有效提升了计算资源的利用率，显著降低了训练成本。
• 开源生态助力：Tinker Cookbook 的发布，为用户提供了大量现成的后训练算法实现，加速了研究与应用的步伐。
• 无忧托管服务：依托 Thinking Machines 的强大基础设施，自动化的任务调度、资源分配及故障恢复机制，让用户彻底摆脱运维烦恼。
• 极致用户体验：提供原生的 Python 接口，学习曲线平缓，上手即用，极大降低了开发门槛。

深入了解 Tinker API

Tinker API 的项目官网：https://thinkingmachines.ai/blog/announcing-tinker/

如何开启 Tinker API 之旅

• 申请白名单：请访问 Tinker 官方申请页面 https://form.typeform.com/to/jH2xNWIg 提交申请，加入用户体验计划。
• 环境就绪：完成 Tinker API 的安装与相关环境配置。
• 代码实践：利用 Tinker API 提供的核心操作原语，着手构建您的专属微调或强化学习算法。
• 云端运行：将您的训练任务提交至 Thinking Machines 的托管基础设施，享受高效的计算服务。

Tinker API 的广阔应用前景

• 形式化定理证明的突破：普林斯顿大学的 Goedel 团队，巧妙运用 Tinker 和 LoRA 技术，在形式化定理证明领域，仅使用了 20% 的数据量，便实现了与全参数监督式微调模型相媲美的卓越性能。
• 化学推理模型的飞跃：斯坦福大学 Rotskoff 实验室，借助 Tinker 成功训练化学推理模型。在 LLaMA 70B 模型基础上通过强化学习，将从 IUPAC 命名向化学式转换的准确率，从原先的 15% 飙升至 50%。
• 多智能体强化学习的创新实践：伯克利大学 SkyRL 团队，成功运行了复杂的自定义多智能体强化学习循环，涵盖了异步离策略训练以及多轮次的工具使用场景。
• 长上下文 AI 控制任务的探索：Redwood Research 团队，利用 Tinker 在长上下文 AI 控制任务中，对 Qwen3-32B 模型进行了深入的强化学习训练。
• 全方位微调场景的支持：Tinker API 能够胜任从传统的监督式微调，到极具前瞻性的强化学习流水线等各类应用场景，为 AI 研究与开发提供了无限可能。