ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架

主要观点总结

本文介绍了阿里巴巴推出的强化学习框架ROLL，该框架专为大规模语言模型（LLM）的训练和优化而设计。文章详细描述了ROLL的设计理念、核心特性、技术架构、应用场景及实验效果。ROLL框架通过模块化的设计和高效的资源管理，支持多样化的强化学习任务，提升了LLM的性能。同时，文章还提供了一键上手指南和定制化的指导，包括自定义pipeline、reward、业务env和多轮交互等。

关键观点总结

关键观点1: ROLL框架介绍

阿里巴巴推出的强化学习框架，专为大规模语言模型（LLM）设计，旨在提高LLM在各种任务中的性能。

关键观点2: 核心特性

包括灵活的奖励与环境系统、样本级Rollout生命周期控制、高效的分布式执行架构等。

关键观点3: 技术架构

采用模块化的设计，支持多种先进的LLM推理与训练引擎，适用于从单机部署到大规模GPU集群的多样化场景。

关键观点4: 应用场景及实验效果

应用于多个领域，如数学、代码、通用推理等，实验结果显示，经过ROLL训练的模型性能显著提升。

关键观点5: 自定义指导

提供自定义pipeline、reward、业务env和多轮交互的指导，帮助用户根据具体任务需求进行扩展或自定义实现。

免责声明