AIGC動態歡迎閱讀

原標題：吞吐量最高飆升20倍！豆包大模型團隊開源RLHF框架，強化學習訓練部署難題
關鍵字：模型,字節跳動,算法,高效,框架
文章來源：新智元
內容字數：0字

內容摘要：

新智元報道編輯：編輯部 HYZ
【新智元導讀】強化學習（RL）對大模型復雜推理能力提升有關鍵作用，然而，RL 復雜的計算流程以及現有系統局限性，也給訓練和部署帶來了挑戰。近日，字節跳動豆包大模型團隊與香港大合提出 HybridFlow（開源項目名：veRL），一個靈活且高效的 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，可更好實現和執行多種 RL 算法，顯著提升訓練吞吐量，降低開發和維護復雜度。實驗結果表明，HybridFlow 在運行各種 RL(HF) 算法時，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，強化學習（RL）算法在提升模型性能和適應性方面起著至關重要的作用。在大模型后訓練（Post-Training）階段引入 RL 方法，已成為提升模型質量和對齊人類偏好 [2, 3] 的重要手段。
然而，隨著模型規模的不斷擴大，RL 算法在大模型訓練中面臨著靈活性和性能的雙重挑戰。
傳統的 RL/RLHF

原文鏈接：吞吐量最高飆升20倍！豆包大模型團隊開源RLHF框架，強化學習訓練部署難題

聯系作者

文章來源：新智元
作者微信：
作者簡介：