FromTraditionalRLtoLLMRL理论推导与工程改进

本文首先介绍了传统强化学习（RL）的理论基础，特别是以Policy-Based方法为例，从Reinforce算法推导至PPO算法。接着，文章阐述了从传统RL过渡到LLM RL的背景，解释了在大型语言模型背景下状态、动作空间等术语的定义，并提及了GRPO算法的兴起及其对RL训练效率的提升。文章的核心部分聚焦于工业级LLM RL所面临的工程挑战与解决方案，包括采用训推分离架构以优化资源、引入异步加速机制提高GPU利用率、使用重要性采样修正训推不一致问题，以及维护RL loop中的token流以确保训练稳定性。结论部分总结了当前开源RL框架的发展，并指出了这些工程改进对于实现高效、稳定LLM RL训练的重要性。