Trinity-RFT: Een Algemeen Toepasbaar en Geïntegreerd Framework voor Reinforcement Fine-Tuning van Grote Taalmodellen
Trinity-RFT: A General-Purpose and Unified Framework for Reinforcement Fine-Tuning of Large Language Models
May 23, 2025
Auteurs: 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
Samenvatting
Trinity-RFT is een algemeen toepasbaar, flexibel en schaalbaar raamwerk ontworpen voor reinforcement fine-tuning (RFT) van grote taalmodellen. Het is gebouwd met een ontkoppeld ontwerp, bestaande uit (1) een RFT-kern die synchrone/asynchrone, on-policy/off-policy en online/offline modi van RFT verenigt en generaliseert, (2) naadloze integratie voor agent-omgeving interactie met hoge efficiëntie en robuustheid, en (3) systematische datapijplijnen geoptimaliseerd voor RFT. Trinity-RFT kan eenvoudig worden aangepast voor diverse toepassingsscenario's en fungeert als een uniform platform voor het verkennen van geavanceerde reinforcement learning paradigma's. Dit technische rapport schetst de visie, kenmerken, ontwerp en implementaties van Trinity-RFT, vergezeld van uitgebreide voorbeelden die de bruikbaarheid en gebruiksvriendelijkheid van het voorgestelde raamwerk demonstreren.
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.