論文の概要: ECHO-2: A Large-Scale Distributed Rollout Framework for Cost-Efficient Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02192v2
• Date: Tue, 03 Feb 2026 08:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 13:28:03.741155
• Title: ECHO-2: A Large-Scale Distributed Rollout Framework for Cost-Efficient Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ECHO-2: コスト効率の良い強化学習のための大規模分散ロールアウトフレームワーク
• Authors: Jie Xiao, Meng Chen, Qingnan Ren, Song Jingwei, Jiaqi Huang, Yangshen Deng, Chris Tong, Wanyi Chen, Suli Wang, Ziqian Bi, Shuo Lu, Yiqun Duan, Xu Wang, Rymon Yu, Ween Yang, Lynn Ai, Eric Yang, Bill Shi,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、学習後の大規模言語モデル(LLM)において重要な段階である。 本稿では,遠隔推論作業者と非無視の拡散遅延を用いた後学習のための分散RLフレームワークECHO-2を提案する。 ECHO-2は、強力なベースラインに匹敵するRL報酬を維持しながら、コスト効率を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.132638540954671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a critical stage in post-training large language models (LLMs), involving repeated interaction between rollout generation, reward evaluation, and centralized learning. Distributing rollout execution offers opportunities to leverage more cost-efficient inference resources, but introduces challenges in wide-area coordination and policy dissemination. We present ECHO-2, a distributed RL framework for post-training with remote inference workers and non-negligible dissemination latency. ECHO-2 combines centralized learning with distributed rollouts and treats bounded policy staleness as a user-controlled parameter, enabling rollout generation, dissemination, and training to overlap. We introduce an overlap-based capacity model that relates training time, dissemination latency, and rollout throughput, yielding a practical provisioning rule for sustaining learner utilization. To mitigate dissemination bottlenecks and lower cost, ECHO-2 employs peer-assisted pipelined broadcast and cost-aware activation of heterogeneous workers. Experiments on GRPO post-training of 4B and 8B models under real wide-area bandwidth regimes show that ECHO-2 significantly improves cost efficiency while preserving RL reward comparable to strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロールアウト生成、報酬評価、集中学習の繰り返しを含む、大規模言語モデル(LLM)の訓練後の重要な段階である。 ロールアウト実行の分散は、よりコスト効率のよい推論資源を活用する機会を提供するが、広域調整と政策普及の課題を導入する。 本稿では,遠隔推論作業者と非無視の拡散遅延を用いた後学習のための分散RLフレームワークECHO-2を提案する。 ECHO-2は集中学習と分散ロールアウトを組み合わせることで、ユーザ制御パラメータとしてバウンダリポリシの安定化を扱い、ロールアウト生成、普及、トレーニングの重複を可能にする。 本稿では,訓練時間,普及遅延,ロールアウトスループットを関連付ける重畳型キャパシティモデルを提案する。 分散ボトルネックの緩和と低コスト化のために、ECHO-2は異種労働者のピアアシストパイプラインブロードキャストとコストアウェアアクティベーションを採用している。 4Bモデルと8BモデルのGRPO後トレーニング実験により、ECHO-2は強力なベースラインに匹敵するRL報酬を保ちながら、コスト効率を大幅に向上することが示された。

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