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提升 1.5~20 倍吞吐量,字节豆包大模型团队与香港大学发布并开源全新 RLHF 框架
字节跳动豆包大模型团队与香港大学公开联合研究成果 —— HybridFlow。 官方宣称,HybridFlow(开源项目名:veRL)是一个灵活且高效的大模型 RL 训练框架,兼容多种训练和推理框架,支持灵活的模型部署和多种 RL 算法实现。 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…- 3
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豆包大模型团队开源RLHF框架,训练吞吐量最高提升20倍
强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,但其复杂的计算流程对训练和部署也带来了巨大挑战。 近日,字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow。 这是一个灵活高效的 RL/RLHF 框架,可显著提升训练吞吐量,降低开发和维护复杂度。- 2
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