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网站备案填写电话,网站开发自学还是培训,网站建设需求调查,电子商务和网络营销的区别核心类比#xff1a;餐厅厨房 想象一个餐厅的厨房在做一道需要“边尝味道边调整”的菜#xff08;这就是RL训练#xff09;。 同步训练 - “只有一个厨房” • 流程#xff1a; 1. 做菜#xff08;推理/采样#xff09;#xff1a;厨师在厨房里做出一批菜。 2. 停火…核心类比餐厅厨房想象一个餐厅的厨房在做一道需要“边尝味道边调整”的菜这就是RL训练。同步训练 - “只有一个厨房”• 流程1. 做菜推理/采样厨师在厨房里做出一批菜。 2. 停火等待厨房的炉灶全部关闭厨师们闲着。 3. 尝味道训练厨师和评委们一起品尝刚才做的这批菜讨论哪里咸了、哪里淡了并记下改进方案。 4. 调整食谱模型更新根据品尝结果更新食谱。 5. 回到第1步用新食谱重新开火做下一批菜。• 特点◦ 资源浪费做菜时品尝的评委闲着品尝时炉灶和厨师闲着。 ◦ 顺序执行必须等上一批菜完全做完、品尝完才能开始做下一批。 ◦ 食材新鲜用来调整食谱的永远是刚刚做出来的、最“新鲜”的菜。这被称为 On-Policy同策略训练效果通常更稳定。在RL中同步训练意味着模型先要停下来用当前最新的策略 生成一批数据Rollout然后立刻用这批数据来更新模型。更新完成后再开始下一轮的数据生成。生成数据和训练模型使用的是同一套GPU资源交替进行。异步训练 - “餐厅中央厨房多个分店”• 流程1. 中央厨房训练中心只有一个负责“品尝和改进食谱”训练。它不断接收来自各分店的菜品反馈并持续优化食谱。 2. 多个分店推理/采样节点遍布全城每个分店都有一份食谱的复印件它们只负责“做菜”推理/采样。 3. 并行工作 ▪ 分店A用食谱版本v1做菜。 ▪ 同时分店B用食谱版本v1做另一道菜。 ▪ 同时中央厨房正在品尝分店C半小时前用食谱版本v0做的菜并基于此将食谱更新到了v2。 4. 异步更新当分店A做完菜把菜送回中央厨房时中央厨房可能已经更新到v3版本了。分店A接下来会直接用v3版本继续做新菜。• 特点◦ 高效利用资源做菜推理和研发食谱训练在不同的地方同时进行资源利用率极高。 ◦ 数据存在延迟用来训练的数据可能是由旧版本的策略生成的。这被称为 Off-Policy异策略。 ◦ 核心挑战需要解决“用旧数据训练新模型”带来的不匹配问题通过重要性采样等技术并且要管理好食谱版本的同步防止数据过于陈旧。在RL中异步训练意味着生成数据的推理进程和更新模型的训练进程是分开的、同时运行的。训练进程不断消费来自推理进程的数据这些数据可能由稍早的模型版本生成并定期将更新后的模型参数同步给推理进程。总结对比表格业务场景是Agentic RL更倾向于异步训练框架如AReaL这通常意味着• 长尾效应有些任务如“用浏览器查天气”可能很快完成而有些任务如“写一份行业分析报告”则需要模型执行很多步耗时很长。• 如果使用同步训练一个慢任务会拖累整个批次导致GPU大量时间在空闲等待。• 异步训练允许快的任务先完成、先训练慢的任务慢慢跑跑完了再加入训练队列从而大幅提升整体训练效率。