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小红书大模型探索实践：从 0 到 1 构建自研 RLHF 框架
本文详细介绍了小红书大模型团队从零到一构建 RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练框架的探索与实践。文章首先阐述了 RLHF 及 PPO 算法的背景和原理，指出了 PPO 训练中多模型协同、多阶段数据流带来的工程痛点。为解决这些挑战，团队设计并实现了创新的异构与同构组网架构，通过模型分时复用和集群资源复用，大幅降低了 GPU 集群规模和通信开销。在此基础上，文章进一步介绍了数据加载、并行策略、显存…- 0
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