論文の概要: OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11143v5
• Date: Fri, 04 Jul 2025 06:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 15:30:51.880342
• Title: OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework
• Title（参考訳）: OpenRLHF: 使いやすくスケーラブルで高性能なRLHFフレームワーク
• Authors: Jian Hu, Xibin Wu, Wei Shen, Jason Klein Liu, Zilin Zhu, Weixun Wang, Songlin Jiang, Haoran Wang, Hao Chen, Bin Chen, Weikai Fang, Xianyu, Yu Cao, Haotian Xu, Yiming Liu,
• Abstract要約: 私たちは、Ray、vLLM、DeepSpeed、HuggingFace Transformers上に構築された、ユーザフレンドリーでスケーラブルで、簡単に学習できるオープンソースRLHFフレームワークであるOpenRLHFを紹介します。 実験の結果,OpenRLHFはモデルサイズによって1.22倍から1.68倍のスピードアップを達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.336483161388777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) fine-tuned via Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) significantly improve the alignment of human-AI values and further raise the upper bound of AI capabilities, particularly in reasoning-intensive, long-context Chain-of-Thought (long-CoT) tasks. However, existing RLHF (or RLVR) frameworks commonly face challenges such as inference bottlenecks and complexity barriers, restricting their accessibility for newcomers. To bridge this gap, we introduce OpenRLHF, a user-friendly, scalable, and easy-to-learn open-source RLHF framework built upon Ray, vLLM, DeepSpeed, and HuggingFace Transformers, featuring a simplified design, clear code structure, and comprehensive documentation to facilitate entry for researchers and practitioners. Experimental results show that OpenRLHF achieves superior training efficiency with speedups ranging from 1.22x to 1.68x across different model sizes compared to state-of-the-art frameworks, while requiring significantly fewer lines of code for implementation. OpenRLHF is publicly available at https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF, and has already been adopted by leading institutions to accelerate RLHF research and learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)と検証リワードによる強化学習(RLVR)を通じて微調整される。 しかし、既存のRLHF(RLVR)フレームワークは一般的に、推論のボトルネックや複雑さの障壁といった問題に直面し、新参者へのアクセシビリティを制限している。 このギャップを埋めるために、私たちはOpenRLHFを紹介します。これは、Ray、vLLM、DeepSpeed、HuggingFace Transformers上に構築された、ユーザフレンドリでスケーラブルで、簡単に学習できるオープンソースRLHFフレームワークです。 実験結果から、OpenRLHFは、最先端のフレームワークに比べてモデルサイズが異なる1.22倍から1.68倍のスピードアップを実現し、実装に要するコード行数を著しく削減した。 OpenRLHFはhttps://github.com/OpenRLHF/OpenRLHFで公開されている。

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