字節(jié)跳動豆包大模型團隊與香港大學攜手，近日公布了一項名為HybridFlow的聯(lián)合研究成果。這一成果在人工智能領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。

HybridFlow，其開源項目名為veRL，被官方介紹為一個兼具靈活性與高效性的大模型RL訓練框架。該框架不僅兼容多種訓練和推理框架，還支持模型的靈活部署以及多種RL算法的實現(xiàn)。這一特點使得HybridFlow在人工智能領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

HybridFlow框架采用了混合編程模型，該模型融合了單控制器的靈活性和多控制器的高效性。這種設(shè)計使得HybridFlow能夠更好地實現(xiàn)和執(zhí)行多種RL算法，從而顯著提升訓練吞吐量，并降低開發(fā)和維護的復(fù)雜度。

實驗結(jié)果顯示，與其他框架相比，HybridFlow在各種模型規(guī)模和RL算法下的訓練吞吐量提升了1.5倍至20倍。這一顯著的提升使得HybridFlow成為當前人工智能領(lǐng)域備受矚目的訓練框架之一。

目前，關(guān)于HybridFlow的論文已被EuroSys 2025接收，這進一步證明了該研究成果的學術(shù)價值。同時，代碼倉庫也已對外公開，供廣大研究者和開發(fā)者參考和使用。相關(guān)鏈接如下：

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2409.19256

代碼鏈接：https://github.com/volcengine/veRL

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，HybridFlow這一創(chuàng)新性的大模型RL訓練框架有望為行業(yè)帶來更多的突破和進步。