RLAX: Skalierendes, verteiltes Reinforcement Learning für LLMs auf TPUs
Mit RLAX präsentiert das Forschungsteam ein hochskalierbares Reinforcement‑Learning‑Framework, das speziell für große Sprachmodelle (LLMs) auf TPUs entwickelt wurde. Das System nutzt eine Parameter‑Server‑Architektur: ein Master‑Trainer überträgt regelmäßig aktualisierte Modellgewichte an den Server, während ein Netzwerk von Inferenz‑Workern die neuesten Gewichte abruft und neue Rollouts generiert.
