强化学习AI系统的设计实现及未来发展
2025年11月4日 20:47·36kr
强化学习：大语言模型智能跃升的核心引擎
强化学习已成为大语言模型训练中最关键的技术环节。这项技术不仅算法复杂，对系统架构也提出极高要求。
本文基于阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025的专题分享《强化学习AI系统的设计实现及未来发展》整理而成。内容涵盖从传统RLHF系统到前沿算法实践，全面剖析RL系统发展脉络，并展望超大规模RL的未来方向。
以下为演讲精华内容（经InfoQ编辑整理）。
RLxF：从理论到工程的跨越
强化学习算法对工程化需求极为多元。我们重点关注工程实践与AI基础架构。
首先，算法理论看似抽象简洁，实则复杂。强化学习中的Agent，过去指RL智能体，如今更多指大语言模型智能体。
算法理论核心是让大语言模型高效探索环境，获得更好奖励，适应目标。策略层面关键是学习算法，环境层面核心是奖励函数。
专业理论中，环境指Agent与世界交互方式。例如聊天机器人场景，环境即大语言模型与人类互动。
策略是智能体依据当前状态自主决定行动。这是模型从聊天机器人向Agent进化的重要标志。
奖励函数评判行为好坏至关重要。近年来RL在大语言模型中落地，离不开奖励函数建模优化。
算法本身是研究者关注重点。目前主流算法包括PPO、GRPO、DPO等，它们指导策略如何更新。
核心算法突破与演进
算法核心在于评估信号来源，即奖励函数设计。传统PPO算法涵盖推理、评估、训练全链路。
推理部分指大模型根据输入生成响应过程。主要计算负载来自预处理和解码阶段。
评估环节价值占比日益提升。我们需要更全面方法评估模型能力。
训练过程接近传统大模型预训练和监督微调。但RL数据都是在线动态生成。
算法演进两大方向
- DPO算法：避免奖励模型训练，优化偏好对。优势是便捷，劣势是假设过强且易过拟合
- GRPO算法：DeepSeek R1成功应用。改进Critic模型估计方式，在推理类场景表现优异
超大规模RL系统挑战
强化学习领域变化速度惊人。从RLHF到RLAIF，应用范围迅速扩展。
推理引擎面临额外挑战：
- 模型权重动态更新，需要高效权重传递
- 需要灵活打断机制，避免off-policy数据
- 路由机制优化，更好利用KV Cache资源
评估环节同样关键。目前主要基于CPU推理，未来需要更多GPU参与复杂场景模拟。
训练部分需权衡框架兼容性与效率。选择包括功能强大的Megatron或轻量级DeepSpeed。
开源生态与社区共建
中国厂商在RL框架领域表现活跃：
- Open RLHF：早期开源项目，基于Ray调度框架
- VeRL：字节跳动推出，融合单控制器优势与多控制器灵活性
- AReaL：蚂蚁集团开发，侧重性能优先的异步性
- Roll：阿里巴巴推出，针对Agentic方式设计
- Slime：理念简洁，SGLang与Megatron结合
这些框架本质都是对超大规模系统设计的思考，为用户提供丰富选择。
未来展望与总结
强化学习算法和系统经历巨大变革。从人类反馈到环境反馈，完成多轮持续提升。
未来开源系统需要在三方面加强：
- 推理更高效灵活：根据序列长度动态调整并行策略
- 评估系统升级：算力需求将大幅提升
- 训练优化：更好平衡性能与生态兼容性
打造生态活跃的强化学习系统，仍需算法与系统协同设计。期待更多同行参与共建。