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强化学习（RL）是一种广泛采用的LLM训练后培训方法，用于增强对齐和推理能力。本演讲将介绍我们在设计有效的RL算法和培训LLM的系统方面的最新进展。在算法方面，我们将首先讨论流行的RLHF方法（即DPO和PPO）之间的优缺点，并表明正确配置的PPO培训可以基本上改善有关挑战竞争性编码基准的LLM表现。然后，我们将讨论一些LLM奖励设计的常见陷阱，这些陷阱很容易导致LLM RL培训中不希望的失败。我们建议可以稳定RL培训并提高LLM数学推理功能的简单技巧。在系统方面，我们将介绍分布式的RLHF培训系统RealHF，该系统是所有算法作品的系统基础。RealHF专门研究LLM RL培训，与其他开源RLHF系统相比，可以实现超过10倍的速度。可以在此处找到相关论文：https：//arxiv.org/pdf/2404.10719，https：//arxiv.org/pdf/2410.15115，https://arxiv.org.org.org/pdf/pdf/2406。14088。
进行有效的LLMS培训
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