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11月20日,蚂蚁开源官微发文,蚂蚁集团宣布开源万亿参数强化学习高性能权重交换框架Awex。
据介绍,Awex 是为极致性能打造的训练推理引擎权重同步框架,解决强化学习(Reinforcement Learning,简称 RL)流程中训练权重参数同步到推理模型的核心难题,可在秒级完成 TB 级大规模参数交换,显著降低 RL 模型训练延迟。
Awex 是蚂蚁 ASystem 强化学习系统的核心组件之一,而 ASystem 是百灵万亿模型训练的坚实基础。蚂蚁表示,将在未来陆续开源 ASystem 的其他核心 RL 组件,进一步完善开源强化学习训练生态。
强化学习(Reinforcement Learning,简称 RL)已经成为大模型后训练的核心技术。从 ChatGPT 的 RLHF,到 DeepSeek/Claude/Llama 的后训练体系,都依赖强化学习让模型更符合人类偏好、具备更强的推理能力,进一步扩大模型智能边界。
今年10月,蚂蚁集团开源了两款业界领先的万亿参数旗舰模型,包括非思考的 Ling-1T 和思考模型 Ring-1T。其中 Ring-1T 基于我们自研的高性能权重交换框架 Awex(Asystem Weight Exchange Framework),实现了在数千卡 GPU 集群上5~10秒内完成万亿参数级别的权重同步。
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