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使用端到端 FP8 精度运行高吞吐量强化学习训练

Run High-Throughput Reinforcement Learning Training with End-to-End FP8 Precision

二〇二六年五月三日 · 英文原文

摘要

文章介绍 LLM 从文本生成转向复杂推理过程中 reinforcement learning 的作用，提到 Group Relative Policy Optimization（GRPO）等算法通过迭代反馈改进推理模型，并区分其与 supervised fine-tuning 的训练流程。

随着 LLM 从简单文本生成转向复杂推理，reinforcement learning（RL，强化学习）发挥着核心作用。像 Group Relative Policy Optimization（GRPO）这样的算法推动了这一转变，使推理级模型能够通过迭代反馈持续改进。不同于标准的 supervised fine-tuning，RL training loop 被分为两个不同且高强度的阶段：a… Source

译自 nvidia-developer · 录于二〇二六年五月三日