家Tencent Hunyuanは、PPO強化学習に重要点のサイズ理論を組み込み、スループットを2.29倍に向上させ、GRPOのトレーニング時間を29%削減しました。
大規模なGPUクラスターへのスケールアップや高密度なトレーニングデータセットへの移行に伴い、大規模モデルの強化学習において、トレーニング効率がいかに重要な優先事項であるかが浮上しています。最近の騰訊環元チームによる研究は、しばしば見落とされる課題に焦点を当てています。モデルが自らのトレーニングデータを生成する場合、ロールアウト生成とトレーニングの速度が異なることを踏まえて、バッチサイズをどのように再定義すべきかという問いです。
クリティカルバッチサイズの古典的な理論に基づき、本研究はオンライン大規模言語モデルの強化学習におけるこの概念を再導出しています。その結果は、実用的な解決策を示しています。バッチサイズを増加させる際、特定の範囲内で学習率を調整することで、GRPOおよびPPOの両アルゴリズムが、各応答が薄められることなく効果的に学習することを保証できます。これは、バッチサイズが単に「大きいほど良い」わけでも、固定された値でもないことを示しています。むしろ、最大の効率を実現するために微調整可能な最適な範囲内に存在します。
現実のハードウェアコストへの影響は甚大です。ハードウェア構成が固定されている場合、バッチサイズを増加させることで、PPOの生成スループットを最大2.29倍まで向上させることができます。一方、最適なGRPO構成は、検証目標を29%少ない時間で達成します。GPUリソースに多額の投資を行っているチームにとって、これは同じクラスターでタスクをより速く完了するか、同じ時間枠内でより多くのデータを処理することを意味し、強化学習において最も高価なフェーズのコストを実質的に削減します。
この研究は、モデルが学生であり出題者でもあるオンライン強化学習のスケーリングに対する実用的なレバーを提供します。生成とトレーニングの規模の不整合から生じる効率のギャップを、この研究はクリティカルバッチサイズ理論と学習率の調整を組み合わせることで埋めています。業界が最大規模のモデル構築で競争を繰り広げる中、騰訊環元は既存のハードウェアを最適化し、より費用対効果の高い運用に注力しています。
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