# طريقة TRIAGE تثبّت تدريب التعلم المعزز بدقة 4 بت لنماذج Qwen

> يقدّم باحثون TRIAGE، وهي آلية تراعي اتجاه التحديثات وتحافظ على التنفيذ بدقة 4 بت، مع تحقيق أداء يضاهي الدقة الكاملة في اختبارات الرياضيات.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/ar/triage-method-stabilizes-4-bit-rl-training-for-qwen-models

أصدر Zhen Li وفريقه تقنية جديدة تُسمى TRIAGE في 7 أكتوبر 2026. تعمل التقنية ضمن تنسيق NVFP4 الأصلي، وهو تنسيق للأوزان والتنشيطات بدقة 4 بت، لتحقيق توازن في تحديثات تدرّج السياسة أثناء التعلم المعزز. وترصد الطريقة أوجه عدم التطابق على مستوى المقاطع، ثم تطبق تصحيحات محدودة مع الإبقاء على التنفيذ منخفض الدقة كما هو. وأظهرت الاختبارات على Qwen3‑4B وQwen3‑30B‑A3B تدريبًا مستقرًا وجودة تضاهي الدقة الكاملة في خمسة اختبارات معيارية للاستدلال الرياضي، إلى جانب سرعة تنفيذ عمليات التوليد تصل إلى 2.3 مرة مقارنةً بـ BF16.

## الحقائق

- تاريخ الحدث: 2026-10-07 ("الأربعاء 7 أكتوبر 2026")
- حققت TRIAGE زيادة تصل إلى 2.3× في معدل إنجاز عمليات التوليد مقارنةً بـ BF16

## لماذا يهم

تتيح هذه التقنية للمطورين تدريب نماذج لغوية كبيرة بسرعة أكبر باستخدام عتاد بدقة 4 بت، من دون خسارة الدقة، ما يقلل تكاليف الحوسبة.

## المصادر والمراجع

1. [TRIAGE: Direction-Aware Mismatch Stabilization of Native NVFP4 Reinforcement Learning](https://arxiv.org/abs/2610.07043) – arXiv cs.LG, 2026-10-07

آخر تحديث: 2026-10-07