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强化学习（RL）对大模子复杂推明智力升迁斟酌键作用，但其复杂的打算进程对考研和部署也带来了弘大挑战。近日，字节跨越豆包大模子团队与香港大学连系建议 HybridFlow。这是一个天真高效的 RL/RLHF 框架，可显耀升迁考研蒙胧量，裁汰开辟和爱戴复杂度。施行斥逐标明，HybridFlow 在各式模子范围和 RL 算法下，考研蒙胧量比较其他框架升迁了 1.5 倍至 20 倍。

在大模子后考研（Post-Training）阶段引入 RL 设施，已成为升迁模子质地和对皆东说念主类偏好的进军妙技。然则，跟着模子范围的握住扩大，RL 算法在大模子考研中濒临着天真性和性能的双重挑战。传统的 RL/RLHF 系统在天真性和效果方面存在不及，难以顺应握住暴露的新算法需求，无法充分弘扬大模子后劲。

据豆包大模子团队先容，HybridFlow 接纳搀和编程模子，将单禁止器的天真性与多禁止器的高效性相迎阿，解耦了禁止流和打算流。基于 Ray 的折柳式编程、动态打算图、异构调整智力，通过封装单模子的折柳式打算、合资模子间的数据切分，以及复古异步 RL 禁止流，HybridFlow 大略高效地杀青和实行各式 RL 算法，复用打算模块和复古不同的模子部署阵势，大大升迁了系统的天真性和开辟效果。

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施行斥逐夸耀，不管 PPO 、ReMax 一经 Safe-RLHF 算法，HybridFlow 在所有模子范围下平均考研蒙胧量均大幅最初于其他框架，升迁幅度在 1.5 倍至 20 倍之间。跟着 GPU 集群范围扩大，HybridFlow 蒙胧量也得到精致膨胀。这收货于其天真是模子部署，充分诓骗硬件资源，杀青高效并行打算。同期，HybridFlow 大略复古多种折柳式并行框架（Megatron-LM 、FSDP 、vLLM ），称心不同模子范围的打算需求。

跟着 o1 模子出身，大模子 Reasoning 智力和 RL 愈发受到业界样式。豆包大模子团队暗意，将陆续围绕斟酌场景进行探索和施行。当今，HybridFlow 商榷论文已入选学术顶会 EuroSys 2025，代码也已对外开源。

HybridFlow开源邻接：https://github.com/volcengine/veRL亚洲色图 美腿丝袜