吞吐量最高飆升20倍！豆包大模型團(tuán)隊(duì)開源RLHF框架，強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練部署難題

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關(guān)鍵字：模型,字節(jié)跳動,算法,高效,框架
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新智元報(bào)道編輯：編輯部 HYZ
【新智元導(dǎo)讀】強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）對大模型復(fù)雜推理能力提升有關(guān)鍵作用，然而，RL 復(fù)雜的計(jì)算流程以及現(xiàn)有系統(tǒng)局限性，也給訓(xùn)練和部署帶來了挑戰(zhàn)。近日，字節(jié)跳動豆包大模型團(tuán)隊(duì)與香港大合提出 HybridFlow（開源項(xiàng)目名：veRL），一個(gè)靈活且高效的 RL/RLHF 框架。該框架采用混合編程模型，融合單控制器（Single-Controller）的靈活性和多控制器（Multi-Controller）的高效性，可更好實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行多種 RL 算法，顯著提升訓(xùn)練吞吐量，降低開發(fā)和維護(hù)復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，HybridFlow 在運(yùn)行各種 RL(HF) 算法時(shí)，吞吐量相較 SOTA 基線提升了 1.5-20 倍。從 ChatGPT [1] 到 o1 等各種大語言模型，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）算法在提升模型性能和適應(yīng)性方面起著至關(guān)重要的作用。在大模型后訓(xùn)練（Post-Training）階段引入 RL 方法，已成為提升模型質(zhì)量和對齊人類偏好 [2, 3] 的重要手段。
然而，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，RL 算法在大模型訓(xùn)練中面臨著靈活性和性能的雙重挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)的 RL/RLHF

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