arXiv · cs.CL· Shaokun Zhang·· 21 天前精选AI 评分53
LoGRA：用低秩梯度草图降低 LLM 强化学习训练内存
LoGRA: Scaling LLM Reinforcement Learning with Low-Rank Gradient Sketches
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Shaokun Zhang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.06647v1
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AI 导读
论文提出 LoGRA，一种通过低秩梯度草图保留学习信号的 RL 后训练方法，可将平均训练内存最多降低 45.7% 且不损失性能。该方法配合 predicted-KL 步长控制防止更新过大，并支持在单个八 GPU 节点上稳定训练 27B 参数模型超过 1,100 步，而 dense Adam 在此场景下会内存溢出。代码开源于 Molt 库。
推荐理由
原文给出了 LoGRA 的内存压缩幅度和 27B 模型单节点训练步数等具体数据，可据此评估该方法对 RL 训练内存瓶颈的缓解程度。
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