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官方一手arXiv: DeepSeek@Maciej Besta, Leonard Schmidt, Lara Nonino, Robert Gerstenberger, Pierre Pang, Patrik Okanovic, Ales Kubicek, Tiancheng Chen, Baraq Lipshitz, Torsten Hoefler

精选73°

本文系统化分析了RL-for-LLM范式，对PPO、GRPO等主流后训练算法框架进行了计算中心分析。作者提出了推理语言模型(RLMs)的并行策略分类法，涵盖数据、张量、流水线等传统技术以及解耦放置、阶段融合等新型并行技术。研究还分析了现有RLM框架，并构建了可扩展、快速且经济高效的RLM实践指南。

论文 RL-for-LLM PPO GRPO

推荐理由：这篇论文帮你搞懂RL-for-LLM的并行训练策略，让DeepSeek-R1、o3这些推理模型训练不再那么烧钱。

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