豆包大模型团队开源 RLHF 框架 HybridFlow，训练吞吐量最高提升 20 倍
北京，2024 年 11月 1 日 – 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合发布了 HybridFlow，一个灵活高效的 RL/RLHF框架，可显著提升大模型训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。该框架已在学术顶会 EuroSys 2025上发表论文，并已开源。
强化学习 (RL) 在提升大模型复杂推理能力方面发挥着关键作用，但其复杂的计算流程也带来了巨大的训练和部署挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足，难以适应不断涌现的新算法需求，无法充分发挥大模型潜力。
HybridFlow 采用混合编程模型，将单控制器的灵活性与多控制器的的高效性相结合，解耦了控制流和计算流。该框架基于 Ray 的分布式编程、动态计算图、异构调度能力，通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分，以及支持异步 RL 控制流，能够高效地实现和执行各种 RL 算法，复用计算模块和支持不同的模型部署方式，大大提升了系统的灵活性和开发效率。
HybridFlow 的主要优势包括：
- 显著提升训练吞吐量： 实验结果显示，无论 PPO、ReMax 还是 Safe-RLHF 算法，HybridFlow 在所有模型规模下平均训练吞吐量均大幅领先于其他框架，提升幅度在 1.5 倍至 20 倍之间。
- 灵活的模型部署： HybridFlow 能够支持多种分布式并行框架（Megatron-LM、FSDP、vLLM），满足不同模型规模的计算需求，并充分利用硬件资源，实现高效并行计算。
- 简化开发和维护： HybridFlow 提供了统一的接口和工具，简化了 RL 算法的开发和维护，降低了开发人员的学习成本。
HybridFlow 的应用场景：
HybridFlow适用于各种大模型训练场景，包括：
- RLHF 训练： 使用 RLHF 训练大模型，使其更符合人类偏好，提升模型的安全性、可靠性和可解释性。
- 大模型推理能力提升： 使用 RL 算法提升大模型的推理能力，例如逻辑推理、常识推理和问题解答等。
- 大模型对齐： 使用 RL 算法将大模型与人类价值观和道德准则对齐，避免模型生成有害或不道德的内容。
豆包大模型团队表示，将继续围绕相关场景进行探索和实验，并不断优化 HybridFlow 框架，使其更加高效、灵活和易用。
开源链接：
https://github.com/volcengine/veRL
关于豆包大模型：
豆包大模型是字节跳动推出的一个大型语言模型，在多个领域展现出强大的能力，包括文本生成、问答、翻译、代码生成等。豆包大模型团队致力于推动大模型技术的发展，并将其应用于各种实际场景，为用户提供更便捷、高效的服务。
结论：
HybridFlow 的开源将为大模型训练和部署带来新的突破，加速 RL 算法在大型语言模型中的应用，推动大模型技术的发展。这将进一步提升大模型的推理能力、安全性、可靠性和可解释性，为用户提供更智能、更友好的服务。
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