一项新的研究调查了人类反馈强化学习 (RLHF) 管道中奖励评分的速度，发现基于 ONNX Runtime 构建的自定义 C++ 推理引擎在 CPU 上的性能明显优于标准的 PyTorch 实现。虽然 C++ 引擎在 GPU 上的性能也优于 PyTorch 和 FastAPI，但比 torch.compile 略慢。研究强调，批处理策略是性能的关键因素，其重要性往往超过语言或运行时的选择。 AI
影响 优化奖励模型评分可以加速 RLHF 训练，可能导致更强大的 AI 代理的开发速度更快。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍 RLHF 推理运行时系统研究的学术论文。
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