全新RLHF框架开源字节豆包大模型团队助力吞吐量最高提升20倍

【ITBEAR】字节跳动豆包大模型团队与香港大学携手，近日公布了一项名为HybridFlow的联合研究成果。这一成果在人工智能领域引起了广泛关注。

HybridFlow，其开源项目名为veRL，被官方介绍为一个兼具灵活性与高效性的大模型RL训练框架。该框架不仅兼容多种训练和推理框架，还支持模型的灵活部署以及多种RL算法的实现。这一特点使得HybridFlow在人工智能领域具有广泛的应用前景。

HybridFlow框架采用了混合编程模型，该模型融合了单的灵活性和多的高效性。这种设计使得HybridFlow能够更好地实现和执行多种RL算法，从而显著提升训练吞吐量，并降低开发和维护的复杂度。

实验结果显示，与其他框架相比，HybridFlow在各种模型规模和RL算法下的训练吞吐量提升了1.5倍至20倍。这一显著的提升使得HybridFlow成为当前人工智能领域备受瞩目的训练框架之一。

目前，关于HybridFlow的论文已被EuroSys 2025接收，这进一步证明了该研究成果的学术价值。同时，代码仓库也已对外公开，供广大研究者和开发者参考和使用。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

随着人工智能技术的不断发展，HybridFlow这一创新性的大模型RL训练框架有望为行业带来更多的突破和进步。