Keep the Tokens Flowing: Lessons from 16 Open-Source RL Libraries

Hugging Face 評估 16 個開源 RL 函式庫，探討如何透過非同步訓練解決 LLM 強化學習中的 GPU 閒置與吞吐量瓶頸。

隨著 LLM 強化學習（RL）成為顯學，如何優化訓練效率成為關鍵。Hugging Face 評估了 16 個開源 RL 函式庫，指出傳統同步訓練因「生成」與「訓練」運算特性不同，會導致嚴重的 GPU 閒置。本文總結了非同步 RL 訓練（Async RL）的最新技術趨勢，探討如何透過解耦架構與高效記憶體管理，讓 Token 持續流動並最大化吞吐量。

摘要由 AI 整理,以原文為準。