主要观点总结
本文介绍了字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出的HybridFlow框架，一个灵活且高效的大模型RL训练框架。该框架采用混合编程模型，融合单控制器和多控制器的灵活性及高效性，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。
关键观点总结
关键观点1: HybridFlow框架的提出和解决的问题
为了解决传统RL/RLHF系统在灵活性和效率方面的不足，以及应对不断涌现的新算法需求和大模型潜力发挥的问题，提出了HybridFlow框架。
关键观点2: HybridFlow框架的特点
HybridFlow采用混合编程模型，解耦控制流和计算流，提高系统的灵活性和开发效率。使用Ray分布式编程、动态计算图、异构调度能力，实现各种RL算法的高效实现和执行。
关键观点3: HybridFlow框架的实验结果
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大幅提升，最高达到20倍。同时，3D-HybridEngine技术有效减少了通信内存开销。
关键观点4: 团队和招聘信息
本文作者来自豆包大模型Foundation团队，论文第一作者为实习生明同学。目前团队正在持续吸引优秀人才加入，欢迎具备创新精神、责任心的技术人才加入推进大模型训练提效工作。
文章预览
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。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足，难以适应不断涌现的新算法需求，无法充分发挥大模型潜力。 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
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