PulseAugur
中
实时 04:06:18
English(EN) Accelerating RL Post-Training Rollouts via System-Integrated Speculative Decoding

新研究详细介绍了用于加速 RL 训练后部署的推测解码

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] ·

研究人员开发了一种系统集成的推测解码方法，以加速大型语言模型的训练后部署生成。该技术在 NeMo-RL 中使用 vLLM 后端实现，作为一种无损加速原语，可保持目标模型的输出分布。在 8B 模型上的初步测试显示，部署吞吐量提高了 1.8 倍，模拟预测使用异步 RL 管道对更大模型可实现高达 2.5 倍的加速。 AI

影响 加速 LLM 训练速度，可能降低新模型的计算成本和部署时间。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种加速 LLM 训练的新方法。

在 arXiv cs.CL 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 3 个来源。 我们如何撰写摘要 →

新研究详细介绍了用于加速 RL 训练后部署的推测解码

报道来源 [3]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Hayate Iso, Tiyasa Mitra, Sudipta Mondal, Rasoul Shafipour, Venmugil Elango, Terry Kong, Yuki Huang, Seonjin Na, Izzy Putterman, Benjamin Chislett, Maor Ashkenazi, Joseph Guman, Gerald Shen, Tugrul Konuk, Ashwath Aithal, Ritika Borkar, Ran Zilberstein, Bi ·

    通过系统集成推测性解码加速 RL 训练后部署

    arXiv:2604.26779v1 Announce Type: cross Abstract: RL post-training of frontier language models is increasingly bottlenecked by autoregressive rollout generation, making rollout acceleration a central systems challenge. Many existing efficiency methods improve throughput by changi…

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Bita Rouhani ·

    通过系统集成推测性解码加速 RL 训练后部署

    RL post-training of frontier language models is increasingly bottlenecked by autoregressive rollout generation, making rollout acceleration a central systems challenge. Many existing efficiency methods improve throughput by changing the rollout or optimization regime, for example…

  3. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    通过系统集成推测性解码加速RL训练后部署

    RL post-training of frontier language models is increasingly bottlenecked by autoregressive rollout generation, making rollout acceleration a central systems challenge. Many existing efficiency methods improve throughput by changing the rollout or optimization regime, for example…

相关实体

相关话题