IT之家注：强化学习（Reinforcement Learning，RL）通过基于反馈调整输出，让模型更贴合用户需求。随着对模型精准性和规则适配性的要求不断提高，强化学习在训练后阶段的重要性日益凸显，持续优化模型性能，成为许多先进大语言模型系统的关键组成部分。
将强化学习应用于大语言模型，最大障碍在于资源需求。训练涉及海量计算和多组件协调，如策略模型、奖励评分器等。模型参数高达数百亿，内存使用、数据通信延迟和 GPU 闲置等问题困扰着工程师。
Meta 推出的 LlamaRL 框架，采用 PyTorch 构建全异步分布式系统，简化协调并支持模块化定制。通过独立执行器并行处理生成、训练和奖励模型，LlamaRL 大幅减少等待时间，提升效率。
MATH 和 GSM8K 基准测试显示，其性能稳定甚至略有提升。Pg电子官网LlamaRL 有效解决内存限制和 GPU 效率问题，为训练大语言模型开辟了可扩展路径。