Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
作为模型后训练的重点技术领域，强化学习任务具备极高的复杂性，需要数据、算法、计算等诸多方面的高效协作，从而避免模型漂移、泛化能力下降等问题。尤其在企业应用过程中，强化学习阶段还需面临开发易用性和计算性能的双重挑战。 易用性挑战： 对新算法出现时的可扩展性，比如 同步和异步（on policy vs off policy），PPO 和 GRPO（是否需要 cr...
Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
DeepSeek-R1 通过 "Aha Moment" 场景的成功实践，充分验证了强化学习技术在大模型对齐领域的核心价值。这一突破推动开源社区迎来强化学习框架的创新热潮，各类工具如雨后春笋般涌现。 阿里云人工智能平台 PAI 深度拥抱开源生态，训练平台 PAI-DLC 全面整合主流强化学习框架与工具链，同时依托平台独有的大规模分布式训练能力， 极致性能优化及企业级稳定性保障，为企业及开发...
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