English(EN) Where Rounding Happens Matters: Rounding-Location Alignment Stabilizes LLM Reinforcement Learning

对齐舍入位置可稳定大语言模型强化学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员发现大语言模型强化学习中一个关键问题，即推理和训练系统之间的差异会破坏学习过程的稳定性。他们的研究提出通过保留选定的 FP32 中间值直至其 BF16 输出，来对齐执行堆栈的特定部分，例如 RoPE、SwiGLU 和 RMSNorm。这种有针对性的对齐方法在 Qwen 系列模型上进行了测试，成功阻止了在默认 BF16 基线中观察到的训练崩溃现象，在某些情况下，仅 RoPE 路径对齐就已足够。 AI

影响这项研究提供了一种提高大语言模型训练稳定性和可靠性的方法，有望带来更强大、更高效的人工智能开发。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yijing Ke, Tianle Cai, Ruosong Wang · 2026-10-27 04:00

舍入位置很重要：舍入位置对齐稳定LLM强化学习

arXiv:2610.32951v1 Announce Type: cross Abstract: Reinforcement learning for large language models often uses separate systems for inference and training. Even with identical weights and BF16 tensors, implementation differences can make an intended on-policy update off-policy and…

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