算法论文7
FP8全流程训练用于RL,提升MoE模型训推一致性
GiantPandaLLM
AI 摘要
SGLang等团队实现RL全流程FP8训练采样。FP8有降低显存等优势,但训练遇显存、精度等难题。实验表明量化误差致训练异常,统一FP8训推可提升MoE模型训练稳定性,抑制训推不一致。
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MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。

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