【ITBEAR】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(kāi)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(kāi)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(kāi)，供廣大研究者和開(kāi)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(lái)更多的突破和進(jìn)步。
