Hugging Face 推出了一种新的异步强化学习 (RL) 训练方法，可显著降低权重同步所需的带宽。传统方法需要在每个训练步骤中传输整个模型，对于大型模型而言，这可能达到 TB 级别。新方法在 TRL 库中实现，仅将更改的权重作为稀疏 safetensors 文件发送到 Hugging Face Bucket，从而将每个步骤的数据传输量从 GB 大幅减少到 MB。这项创新使得分离式训练设置成为可能，训练器和推理引擎可以在不同位置运行，而无需直接连接，仅依赖共享对象存储进行权重更新。 AI
影响 能够更高效、更分布式地训练大型 AI 模型，可能降低成本并提高可访问性。
排序理由 该条目描述了 AI 模型训练库中的一项技术创新和实现，而不是新的模型发布或重大行业事件。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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