VERL: Pustaka RL Fleksibel untuk Pelatihan Model Bahasa Besar

Nama: VERL (Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs)

Website/Sumber Utama: https://github.com/volcengine/verl

Fungsi Utama: Pustaka pelatihan Reinforcement Learning yang fleksibel, efisien, dan siap produksi untuk model bahasa besar (LLMs).

Tipe: Proyek Open Source / Pustaka Pelatihan AI

Cocok Untuk: Pengembang AI, peneliti, dan insinyur yang bekerja dengan model bahasa besar (LLMs)

Model Harga/Lisensi: Open Source (Apache 2.0) Lihat Detail Lisensi

Highlight Utama: Kemampuan untuk menerapkan berbagai algoritma Reinforcement Learning dengan mudah dan efisien

Apa Itu VERL?

VERL (Volcano Engine Reinforcement Learning for LLMs) adalah pustaka pelatihan Reinforcement Learning yang dikembangkan oleh tim ByteDance Seed dan dipertahankan oleh komunitas VERL. Ini adalah implementasi open source dari kerangka kerja HybridFlow yang dirancang khusus untuk melatih model bahasa besar (LLMs) menggunakan teknik Reinforcement Learning dari Umpan Balik Manusia (RLHF). VERL mengatasi tantangan utama dalam melatih LLMs dengan menyediakan kerangka kerja yang fleksibel dan efisien, memudahkan peneliti dan pengembang untuk menerapkan algoritma-algoritma kompleks seperti PPO, GRPO, dan lainnya.

Fitur Utama / Andalan

(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)

Model Pemrograman Hybrid-Controller

• Deskripsi: Memungkinkan representasi yang fleksibel dan eksekusi efisien dari alur data Post-Training yang kompleks.
• Manfaat/Contoh: Membangun alur data RL seperti GRPO dan PPO hanya dalam beberapa baris kode.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Integrasi dengan Infrastruktur LLM yang Ada

• Deskripsi: API modular yang memisahkan komputasi dan dependensi data.
• Manfaat/Contoh: Integrasi mulus dengan kerangka kerja LLM yang ada seperti FSDP, Megatron-LM, vLLM, SGLang, dll.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

3D-HybridEngine

• Deskripsi: Teknik resharding model aktor yang efisien.
• Manfaat/Contoh: Menghilangkan redundansi memori dan secara signifikan mengurangi overhead komunikasi selama transisi antara fase pelatihan dan generasi.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Dukungan Algoritma RL yang Beragam

• Deskripsi: Implementasi berbagai algoritma Reinforcement Learning.
• Manfaat/Contoh: Mendukung PPO, GRPO, ReMax, REINFORCE++, RLOO, PRIME, DAPO, DrGRPO, dan lainnya.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Kelebihan (Pros)

(Disimpulkan dari berbagai halaman)

• Throughput state-of-the-art dengan integrasi mesin pelatihan dan inferensi LLM yang optimal
• Fleksibilitas dalam pemetaan perangkat, mendukung berbagai penempatan model pada set GPU yang berbeda
• Integrasi siap pakai dengan model-model HuggingFace populer
• Mendukung fine-tuning supervised dan pembelajaran penguatan (reinforcement learning)
• Dukungan untuk flash attention 2, sequence packing, sequence parallelism melalui DeepSpeed Ulysses, LoRA, dan Liger-kernel
• Penskalaan hingga model 70B dan ratusan GPU

Kekurangan (Cons) / Batasan

(Disimpulkan dari eksplorasi)

• Dokumentasi yang belum lengkap untuk beberapa fitur terbaru
• Memerlukan pemahaman yang kuat tentang reinforcement learning dan LLMs
• Pengaturan awal mungkin memerlukan upaya yang signifikan untuk pengguna yang belum familiar dengan infrastruktur LLM

Harga / Lisensi

(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)

Model: Open Source

Lisensi: Apache 2.0 (Lihat File Lisensi)

VERL adalah proyek open source yang tersedia secara gratis untuk digunakan, dimodifikasi, dan didistribusikan di bawah lisensi Apache 2.0. Tidak ada biaya atau batasan penggunaan yang signifikan, tetapi pengguna harus mematuhi ketentuan lisensi termasuk mempertahankan pemberitahuan hak cipta dan izin.

Contoh Penerapan & Observasi

(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)

• Pelatihan model Seed-Thinking-v1.5 yang mencapai 86.7 pada AIME 2024, 55.0 pada Codeforces dan 77.3 pada GPQA
• Implementasi VAPO (value-based augmented PPO) untuk model penalaran yang dilatih dari model dasar Qwen-32B
• DAPO (algoritma RL open source SOTA) yang mencapai 50 poin pada AIME 2024 berdasarkan model pre-trained Qwen2.5-32B
• Dukungan untuk model visi-bahasa (VLMs) dan RL multi-modal
• Komunitas yang berkembang dengan kontribusi dari Bytedance, Anyscale, LMSys.org, Alibaba Qwen, Shanghai AI Lab, Tsinghua University, dan lainnya Lihat Kontributor