新方法提高了RL训练后BF16的收敛速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

一篇新的研究论文提出了一种方法，使用bfloat16 (BF16) 精度来提高强化学习 (RL) 训练后的收敛速度。研究发现，“权重粘滞”是导致BF16相比FP16收敛速度较慢的原因，即FP32影子权重的微小更新不会立即反映在用于训练的BF16权重中。通过在将FP32影子权重量化为BF16的过程中应用随机舍入，该方法在无需损失缩放或更宽动态范围的情况下，匹配了FP16的收敛速度，同时还减少了KL散度。 AI

影响这项研究可能导致更有效地训练强化学习中的大型模型，从而可能降低计算成本和训练时间。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mahdi Nazemi, Oleg Rybakov, Tijmen Blankevoort, Asit Mishra, Carlo del Mundo · 2026-11-11 05:00

通过随机舍入缩小RL训练后BF16-FP16收敛速度差距

arXiv:2611.13545v1 Announce Type: new Abstract: BF16 is widely used to pretrain large language models because it has the same dynamic range as FP32 and converges similarly to FP32 training. However, in reinforcement learning with verifiable rewards, where learning rates are typic…

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通过随机舍入缩小RL训练后BF16-FP16收敛速度差距

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