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Zero Mismatch, Simple Async RL: REINFORCE Zero, DeepSeek-V4.1 and Kimi K3.1
vLLM · Ao Shen (Inferact), Jian Hu (NVIDIA Research), Yan Bai (NVIDIA DevTech), Shekhar Pandey (AMD), and the REINFORCE Zero authors · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- REINFORCE Zero stabilise l'apprentissage par renforcement asynchrone en alignant les noyaux de calcul entre rollout et entraînement, puis applique l'importance sampling non clippé pour gérer le lag des poids.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs optimisant l'entraînement de grands modèles de langage en ont besoin quand ils veulent un RL asynchrone plus rapide qui maintient la stabilité sans rejet d'échantillons ni gradient clipping.
- Vigilance
- L'alignement des noyaux ajoute 6,8% de surcharge computationnelle par rapport aux noyaux standards et nécessite du travail d'ingénierie spécifique au modèle pour chaque nouvelle architecture ou plateforme matérielle.
- kernel
- deepseek
- kimi
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