Trinity-RFT: Ein allgemeiner und einheitlicher Rahmenwerk für das Reinforcement-Fine-Tuning von großen Sprachmodellen
Trinity-RFT: A General-Purpose and Unified Framework for Reinforcement Fine-Tuning of Large Language Models
May 23, 2025
papers.authors: Xuchen Pan, Yanxi Chen, Yushuo Chen, Yuchang Sun, Daoyuan Chen, Wenhao Zhang, Yuexiang Xie, Yilun Huang, Yilei Zhang, Dawei Gao, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou
cs.AI
papers.abstract
Trinity-RFT ist ein allgemeiner, flexibler und skalierbarer Rahmen, der für das Reinforcement Fine-Tuning (RFT) großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Es basiert auf einem entkoppelten Design und besteht aus (1) einem RFT-Kern, der synchrone/asynchrone, on-policy/off-policy sowie online/offline Modi von RFT vereinheitlicht und verallgemeinert, (2) einer nahtlosen Integration der Interaktion zwischen Agent und Umgebung mit hoher Effizienz und Robustheit sowie (3) systematischen Datenpipelines, die für RFT optimiert sind. Trinity-RFT kann leicht an verschiedene Anwendungsszenarien angepasst werden und dient als einheitliche Plattform zur Erforschung fortschrittlicher Reinforcement-Learning-Paradigmen. Dieser technische Bericht skizziert die Vision, Merkmale, das Design und die Implementierungen von Trinity-RFT, begleitet von umfangreichen Beispielen, die die Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit des vorgeschlagenen Rahmens demonstrieren.
English
Trinity-RFT is a general-purpose, flexible and scalable framework designed
for reinforcement fine-tuning (RFT) of large language models. It is built with
a decoupled design, consisting of (1) an RFT-core that unifies and generalizes
synchronous/asynchronous, on-policy/off-policy, and online/offline modes of
RFT, (2) seamless integration for agent-environment interaction with high
efficiency and robustness, and (3) systematic data pipelines optimized for RFT.
Trinity-RFT can be easily adapted for diverse application scenarios, and serves
as a unified platform for exploring advanced reinforcement learning paradigms.
This technical report outlines the vision, features, design and implementations
of Trinity-RFT, accompanied by extensive examples demonstrating the utility and
user-friendliness of the proposed framework.