探索用于LLMs的开源强化学习库

强化学习（RL）已成为推动大型语言模型（LLMs）发展的关键工具，其应用范围从人类反馈的强化学习（RLHF）延伸到复杂的人工智能任务。据Anyscale称，由于数据稀缺挑战了传统预训练方法的效力，RL通过可验证的奖励为增强模型能力提供了一个有前途的途径。

RL库的发展演变

RL库的发展加速，推动力来自其支持多样化应用的需求，如多轮交互和基于代理的环境。这种增长体现在几个框架的出现上，每个框架都带来了独特的架构理念和优化。

重点关注的RL库

Anyscale进行的技术比较重点介绍了几个突出的RL库，包括：

• TRL：由Hugging Face开发的该库紧密集成了其生态系统，专注于RL训练。
• Verl：字节跳动的创造，Verl以其可扩展性和对高级训练技术的支持而著称。
• RAGEN：在扩展Verl能力的基础上，RAGEN专注于多轮对话和多样化的RL环境。
• Nemo-RL：NVIDIA的框架强调结构化数据流和可扩展性。

框架及其应用场景

RL库旨在简化政策训练以解决复杂问题。常见的应用包括编码、计算机使用和游戏，每个应用都需要独特的奖励函数来评估解决方案的质量。像TRL和Verl这样的库满足RLHF和推理模型的需求，而RAGEN和SkyRL等则专注于代理和多步骤RL设置。

比较分析

Anyscale的分析基于采用情况、系统属性和组件集成等标准提供了对这些库的详细比较。值得注意的是，库支持异步操作、环境层和像Ray这样的编排器的能力是关键区别因素。

结论

RL库的选择取决于特定的应用场景和性能要求。对于训练大型模型，Verl等库因其成熟度和可扩展性而被推荐，而研究人员可能更倾向于更简洁的框架，如Verifiers，以便于使用的灵活性。随着RL库的持续进化，它们将在LLM开发的未来中发挥关键作用。

欲了解更多详细信息，请访问Anyscale的原始文章。