Meta 发布了 LlamaRL 强化学习框架，基于 PyTorch 构建全异步分布式架构，通过独立执行器并行处理生成、训练和评分任务，并整合 DDMA 和 NVLink 技术实现高效数据传输。 实测显示，该框架在 4050 亿参数模型中，将强化学习步骤耗时从 635.8 秒缩减至 59.5 秒，效
Meta 发布了 LlamaRL 强化学习框架，基于 PyTorch 构建全异步分布式架构，通过独立执行器并行处理生成、训练和评分任务，并整合 DDMA 和 NVLink 技术实现高效数据传输。 实测显示，该框架在 4050 亿参数模型中，将强化学习步骤耗时从 635.8 秒缩减至 59.5 秒，效
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