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​ 文章来源|豆包大模型团队 强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,然而,RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性,也给训练和部署带来了挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足,难以适应不断涌现的新算法需求,无法充分发挥大模型潜力。 近日,字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow(开源项目名:veRL),一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。该框架采用混合编程模型,融合单控制器(Single-Controller)的灵活性和多控制器(Multi-Controller)的高效性,可更好实现和执行多种RL算法,显著提升训练吞吐量,降低开发和维护复杂度。实验结果表明,HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时,吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。 从 ChatGPT [1] 到 o1 等各种大语言模型,强化学习(RL)算法在提升模型性能和适应性方面起着至关重要的作用。在大模型后训练(Post-Training)阶段引入 RL 方法,已成为提升模型质量和对齐人类偏好[2, 3]的重要手段。 然而,随着模型规模的...

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