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全新RLHF框架開源!字節(jié)豆包大模型團(tuán)隊(duì)助力,吞吐量最高提升20倍!

   時(shí)間:2024-11-03 16:25 來源:ITBEAR作者:蘇婉清

字節(jié)跳動(dòng)豆包大模型團(tuán)隊(duì)與香港大學(xué)攜手,近日公布了一項(xiàng)名為HybridFlow的聯(lián)合研究成果。這一成果在人工智能領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。

HybridFlow,其開源項(xiàng)目名為veRL,被官方介紹為一個(gè)兼具靈活性與高效性的大模型RL訓(xùn)練框架。該框架不僅兼容多種訓(xùn)練和推理框架,還支持模型的靈活部署以及多種RL算法的實(shí)現(xiàn)。這一特點(diǎn)使得HybridFlow在人工智能領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

HybridFlow框架采用了混合編程模型,該模型融合了單控制器的靈活性和多控制器的高效性。這種設(shè)計(jì)使得HybridFlow能夠更好地實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行多種RL算法,從而顯著提升訓(xùn)練吞吐量,并降低開發(fā)和維護(hù)的復(fù)雜度。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與其他框架相比,HybridFlow在各種模型規(guī)模和RL算法下的訓(xùn)練吞吐量提升了1.5倍至20倍。這一顯著的提升使得HybridFlow成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域備受矚目的訓(xùn)練框架之一。

目前,關(guān)于HybridFlow的論文已被EuroSys 2025接收,這進(jìn)一步證明了該研究成果的學(xué)術(shù)價(jià)值。同時(shí),代碼倉(cāng)庫(kù)也已對(duì)外公開,供廣大研究者和開發(fā)者參考和使用。相關(guān)鏈接如下:

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2409.19256

代碼鏈接:https://github.com/volcengine/veRL

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,HybridFlow這一創(chuàng)新性的大模型RL訓(xùn)練框架有望為行業(yè)帶來更多的突破和進(jìn)步。

 
 
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