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

2024-11-03 03:24

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种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。

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种 RL 算法，显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。

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

▲ 3D-HybridEngine（训练推理混合技术）一次迭代的流程

实验结果表明，HybridFlow 在各种模型规模和 RL 算法下，训练吞吐量相比其他框架提升了 1.5 倍至 20 倍。

目前，该论文已被 EuroSys 2025 接收，代码仓库也对外公开，AI在线附相关链接如下：

论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.19256
代码链接：https://github.com/volcengine/veRL

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。

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