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攻克强化学习「最慢一环」！交大字节联手，RL训练速度飙升2.6倍
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
上海交大与字节跳动合作推出RhymeRL框架，训练速度提升2.6倍，且保持精度。该框架通过利用历史数据和新技术，解决了Rollout阶段的低效问题，显著加速AI模型训练。
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关键要点
- 上海交大与字节跳动合作推出RhymeRL框架，训练速度提升2.6倍，且保持精度。
- RhymeRL框架解决了Rollout阶段的低效问题，显著加速AI模型训练。
- Rollout阶段占据超过80%的训练时间，是强化学习中的瓶颈。
- 研究发现模型生成的答案存在序列相似性和长度分布相似性。
- HistoSpec技术通过利用历史响应提高了生成速度和GPU利用率。
- HistoPipe调度技术优化了任务处理，减少了GPU资源的闲置。
- RhymeRL在数学、代码等任务上取得了显著性能提升，训练吞吐量提升高达2.61倍。
- RhymeRL提出了一种新的强化学习范式，基于历史信息加速训练效率。
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