집텐센트 후위안(Hunyuan)은 PPO 강화학습에 중요 포인트 크기 이론을 통합하여 처리량을 2.29배 향상시키고 GRPO 학습 시간을 29% 단축했습니다.
대규모 GPU 클러스터로 확장되고 더 밀집된 학습 데이터셋을 활용하는 대규모 모델의 강화학습이 확대됨에 따라, 학습 효율성이 중요한 우선 과제로 부상했습니다. 최근 텐센트 환위안(Tencent Huan Yuan) 팀의 연구는 종종 간과되는 한 가지 과제를 다룹니다: 모델이 자체 학습 데이터를 생성할 때, 롤아웃 생성과 학습의 속도가 서로 다를 경우 배치 크기는 어떻게 재정의되어야 할까요?
임계 배치 크기의 고전적 이론을 바탕으로, 이 연구는 온라인 대규모 언어 모델 강화학습에 대해 이 개념을 다시 유도했습니다. 연구 결과는 실용적인 해결책을 제시합니다: 배치 크기가 증가함에 따라 특정 범위 내에서 학습률을 조정함으로써, GRPO와 PPO 알고리즘 모두 각 응답이 희석되지 않고 효과적으로 학습되도록 보장할 수 있습니다. 이는 배치 크기가 단순히 "클수록 좋은" 것도, 고정된 값도 아님을 의미합니다. 오히려 최대 효율을 위해 미세 조정할 수 있는 최적의 범위가 존재합니다.
실제 하드웨어 비용에 미치는 영향은 큽니다. 고정된 하드웨어 구성에서 배치 크기를 증가시키면 PPO의 생성 처리량을 최대 2.29배까지 높일 수 있습니다. 동시에 최적의 GRPO 구성은 검증 목표에 도달하는 데 29% 더 적은 시간을 소요합니다. GPU 자원에 막대한 투자를 한 팀에게 이는 동일한 클러스터로 작업을 더 빠르게 완료하거나, 동일한 시간 내에 더 많은 데이터를 처리할 수 있음을 의미하며, 강화학습의 가장 비용이 많이 드는 단계에서 비용을 효과적으로 절감합니다.
이 연구는 모델이 학생이자 문제 출제자 역할을 하는 온라인 RL의 확장성을 위한 실용적인 레버리를 제공합니다. 생성과 학습 규모 간의 불일치로 인해 발생하는 효율성 격차는, 이 연구가 임계 배치 크기 이론과 학습률 조정을 결합함으로써 해소됩니다. 업계가 가장 큰 모델을 구축하기 위해 경쟁하는 동안, 텐센트 환위안은 기존 하드웨어를 최적화하여 더 높은 비용 효율성을 달성하는 데 집중하고 있습니다.
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