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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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 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。 因此，开发一个高效且灵活的大模型 RL 训练框架显得尤为重要。这不仅需要高效地执行复杂的分布式计算流程，还要具备适应不同 RL 算法的灵活性，以满足不断发展的研究需求。 字节跳动豆包大模型团队与香港大学近期公开联合研究成果—— HybridFlow ，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 ………………………………