吞吐量最高飙升20倍！豆包大模型团队开源RLHF框架，破解强化学习训练部署难题

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原标题：吞吐量最高飙升20倍！豆包大模型团队开源RLHF框架，破解强化学习训练部署难题
关键字：模型,字节跳动,算法,高效,框架
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新智元报道编辑：编辑部 HYZ
【新智元导读】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。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，随着模型规模的不断扩大，RL 算法在大模型训练中面临着灵活性和性能的双重挑战。
传统的 RL/RLHF

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