Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) становится все более важным направлением в развитии больших языковых моделей (LLM). Становится очевидно, что традиционные методы дообучения на основе человекоориентированной обратной связи (RLHF) уже не покрывают всех потребностей. Современные подходы ориентируются на обучение с использованием проверяемых наград, расширяя возможности моделей и позволяя улучшать их способность к решению сложных, многошаговых задач. В связи с этим открытые библиотеки RL для LLM начинают активно развиваться и занимать ключевое место в экосистеме искусственного интеллекта. В данном обзоре мы рассмотрим наиболее популярные и перспективные open source решения, а также разберем их архитектурные особенности и потенциальные сценарии использования.
Понимание различий между библиотеками поможет как исследователям, так и практикам выбрать наиболее подходящий инструмент под свои задачи. Обучение с подкреплением для LLM выходит за рамки традиционных одноступенчатых взаимодействий. Современные модели претерпевают обучение в многошаговых средах, где они выполняют последовательные действия для достижения целей в разнообразных условиях. Такой подход требует от RL-библиотек развитого функционала генерации взаимодействий с внешней средой и эффективных методов обучения на основе полученных данных. Центральными элементами любой RL-библиотеки для LLM являются генератор и тренер.
Генератор отвечает за процесс взаимодействия модели с задачей: он запускает многошаговые сессии, собирает данные и вычисляет вознаграждение. Тренер, в свою очередь, обновляет параметры модели, используя собранную информацию. От того, насколько эти компоненты хорошо интегрированы и насколько гибко они настроены, зависит производительность и применимость всей системы. Среди ведущих библиотек, заслуживающих внимания, стоит выделить TRL от Hugging Face. Эта библиотека ориентирована на обучение с человеком в петле через RLHF, хорошо встроена в экосистему Hugging Face, что упрощает использование популярных датасетов и модельных архитектур.
TRL подходит для задач, не требующих сложного взаимодействия с внешней средой, и ориентирована на простоту и удобство применения. ByteDance предлагает библиотеку Verl, которую отличает высокая производительность и масштабируемость. Помимо RLHF, Verl активно развивается в сторону поддержки многошагового обучения, создания агентов и интеграции с разными типами окружений. Она поддерживает современные методы распределенного обучения, что делает ее предпочтительным выбором для крупных исследовательских проектов и производственных систем. Еще одним интересным решением является OpenRLHF, сфокусированная на RLHF-сценариях, отличающаяся высокой производительностью и способностью к асинхронному обучению.
Благодаря поддержке DeepSpeed и других популярных бэкендов она отлично подходит для задач с высокими требованиями к ресурсам. В свою очередь, RAGEN построена поверх Verl и добавляет более явные интерфейсы для управления окружением и поддержку многошаговых диалогов, что расширяет возможности применения библиотеки в различных агентных сценариях. NVIDIA представила свою NeMo-RL, ориентированную на модульность, удобство расширения и поддержку сложных агентов, функционирующих в многошаговых средах. NeMo-RL демонстрирует потенциал для интеграции с промышленными системами, благодаря использованию продвинутых механизмов масштабирования и интерфейсов. Среди новых и многообещающих проектов стоит отметить ROLL от Alibaba — библиотеку, которая сочетает гибкость, масштабируемость и высокую эффективность.
Она подойдет как для исследований, так и для внедрения в крупномасштабные производственные среды. Также стоит обратить внимание на AReaL, ориентированную на асинхронность и улучшение пропускной способности обучения, а также на slime — библиотеку, разработанную Tsinghua и Z.ai, которая делает упор на простоту интеграции пользовательских методов генерации данных и высокую производительность. Важной тенденцией среди современных RL-библиотек является поддержка разнообразных инфраструктур для распределенного обучения, включая FSDP, DeepSpeed, Megatron и Hugging Face Trainer. Благодаря этим технологиям достигается эффективная работа с масштабными моделями и большими объемами данных.
Кроме того, многие библиотеки используют Ray для оркестрации компонентов и управления сложными процессами обучения, обеспечивая отказоустойчивость и оптимальное использование ресурсов. В контексте генерации действий и взаимодействия с окружением библиотеки предлагают разные уровни абстракции. Некоторые из них выстраивают окружение по принципу OpenAI Gym с четко определенными функциями и состояниями, что облегчает создание и тестирование новых задач и моделей. В то же время, другие сохраняют более прямой подход, где вознаграждение задается напрямую без промежуточной эксплицитной среды. Выбор зависит от специфики проекта и требуемой гибкости.
При сравнении RL-библиотек важно учитывать их оптимизацию и поддержку алгоритмов обучения. Среди наиболее широко используемых алгоритмов остаются PPO, GRPO и DPO, позволяющие эффективно обновлять политику модели на основе собранного опыта. Некоторые библиотеки дают возможность легко переключаться между этими методами, что расширяет рамки экспериментов и ускоряет подбор оптимальных настроек. Стоит отметить, что с ростом спроса на многошаговые взаимодействия и обучение агентов, библиотеки активно развивают поддержку сложных сред и инструментов для работы с длинными траекторями взаимодействия. Это требует продвинутых механизмов асинхронного обучения, балансировки нагрузки и синхронизации весов.
Те RL-фреймворки, которые справляются с этими вызовами, находятся на передовой современных исследований и прикладных систем. При выборе подходящей библиотеки для конкретной задачи стоит обращать внимание не только на функциональность, но и на сообщество, документацию и активность разработчиков. Чем шире и активнее экосистема, тем больше вероятность получить поддержку и быстро решать возникающие проблемы. TRL и Verl, к примеру, отличаются большой пользовательской базой и множеством материалов, что выгодно для новичков и профессионалов. В заключение, открытые RL-библиотеки для больших языковых моделей продолжают стремительно развиваться, стимулируя инновации в области искусственного интеллекта.
Современные решения охватывают широкий спектр задач — от выравнивания моделей по человеческим предпочтениям через RLHF до сложных агентных систем с многошаговыми взаимодействиями. Выбор конкретной библиотеки зависит от целей, масштабов и требований к гибкости, производительности и интеграции. Будущие тренды обещают еще более глубокую интеграцию обучения с подкреплением, расширение возможностей агентов и повышение эффективности с помощью новых алгоритмов и инфраструктурных решений. Открытые проекты создают мощную базу для сотрудничества и ускорения прогресса исследовательского и промышленного сообществ, стимулируя развитие современных интеллектуальных систем нового поколения.
