Seer：如何通过在线上下文学习加速大语言模型强化学习训练

在当今人工智能领域，大语言模型的强化学习训练已成为提升模型推理和问题解决能力的关键手段。然而，传统的同步强化学习系统在 rollout 阶段面临着严重的性能瓶颈——长尾延迟和资源利用率低下。你是否曾遇到过训练过程因为少数生成长文本的请求而拖慢整体进度？这正是现有系统在处理长链思维推理任务时的典型问题。

针对这一挑战，Seer 系统应运而生。它通过在线上下文学习技术，充分利用同一提示下多个请求之间的相似性，实现了 rollout 阶段的高效调度和推理加速。实验结果表明，Seer 能够将端到端 rollout 吞吐量提升 74% 到 97%，同时将长尾延迟降低 75% 到 93%。本文将深入解析 Seer 的工作原理、核心技术和实际效果，帮助你全面了解这一同步强化学习训练的革命性改进。

为什么强化学习中的 Rollout 阶段如此关键？

要理解 Seer 的价值，我们首先需要了解强化学习训练的基本流程。在现代大语言模型训练中，强化学习迭代通常包含以下几个阶段：

  1. Rollout 阶段：模型根据给定的提示集生成响应轨迹
  2. 奖励计算：专门的奖励服务器评估生成的响应质量
  3. 经验收集：算法计算策略更新所需的训练经验
  4. 训练阶段：使用收集的经验更新模型参数
  5. 权重更新：将更新后的权重传播到推理模型，准备下一轮迭代

在这五个阶段中，rollout 阶段占据了主导地位。实际生产环境中的数据表明，rollout 阶段消耗了整个迭代时间的 63% 到 87%。这意味着优化 rollout 阶段的效率，将对整个强化学习训练过程产生最直接的影响。

Rollout 阶段面临的具体挑战

rollout 阶段的核心问题源于长链思维推理任务的两个特性：

挑战一：内存消耗的巨大波动

当模型生成平均长度达数万个令牌的响应时，存储中间结果的 KVCache 可能占用数GB的内存。在类似 GRPO 的算法中，每个提示需要生成 8-16 个响应，这使得内存消耗成倍增加。这种波动性导致系统必须在两种糟糕的情况中做出选择：

  • 预留充足内存空间，导致早期资源利用率极低
  • 追求高并发，却在后期因内存不足被迫中断请求，引发昂贵的重新计算

挑战二：严重的长尾效应

长尾问题在 rollout 阶段尤为突出。数据显示，最后完成的 10% 请求可能消耗高达 50% 的总执行时间。这主要由两个因素造成：

  1. 相同提示下的请求组往往具有相似的长度特征，导致”整组”的长请求被分配到同一实例，造成跨实例负载不均
  2. 在内存限制下，长请求可能被延迟调度，进一步加剧了尾部延迟
图：三个推理任务在 rollout 过程中的输出长度分布

图示： rollout 过程中输出长度的分布极不均匀，从几百到98K个令牌不等，既具有高平均长度，又存在极大方差。

Seer 的突破性设计：在线上下文学习

Seer 系统的核心洞察在于发现了一个被现有系统忽视的关键现象：在 GRPO 等流行强化学习算法中，同一提示下生成的多个响应（通常 8-16 个）在输出长度和生成模式上具有高度相似性。这种相似性为优化提供了宝贵的上下文信息。

Seer 的三大核心技术

Seer 通过三项创新技术解决了 rollout 阶段的根本问题：

1. 分治 Rollout：实现动态负载均衡

传统系统将整个请求组作为不可分割的单元进行调度，导致了严重的跨实例和实例内负载不均。Seer 打破了这一范式，引入了分治 Rollout 机制。

分治 Rollout 的工作原理：

  • 将每个请求组不仅分解为独立的请求，还进一步划分为多个小块
  • 每个小块包含相对较少的令牌数（例如 8K）
  • 请求在完成当前小块后重新进入调度队列，迭代执行直至生成结束标记或达到最大生成长度

这种设计的优势：

  • 细粒度内存管理：通过小块生成，保持近乎恒定的 KVCache 占用，避免后期内存不足
  • 动态负载均衡：调度器可根据实例实时负载，将小块动态分配到最空闲的实例
  • 避免中断开销：结合全局 KVCache 池，消除了请求迁移时的重复计算
图：传统组级 Rollout 与 Seer Rollout 的对比

图示：传统方法因整组调度导致负载不均（左），而 Seer 通过分治实现了动态负载均衡（右）。

2. 上下文感知调度：减少长尾延迟

基于分治 Rollout，Seer 进一步利用组内请求的长度相关性，实现了智能调度。

调度策略的核心要素：

  • 推测请求机制：将每个组的第一个请求设为高优先级推测请求，作为该组工作负载的”探测器”
  • 长度过滤：对推测请求采用最短优先调度，快速识别潜在的长尾样本
  • 近似最长优先调度：基于推测请求获取的长度信息，优先调度预测长度较长的请求组

调度算法的三个阶段：

  1. 长度过滤：优先执行推测请求，采用最短优先策略，让短请求快速完成
  2. 长度估计更新：根据已完成请求的实际长度，动态更新该组的预测长度
  3. 请求调度：在推测请求全部执行后，切换到近似最长优先调度策略

这种基于实时长度信息的调度策略，显著减少了长请求被延迟执行的情况，从而大幅降低了长尾延迟。

3. 自适应分组推测解码：加速推理过程

推测解码是一种通过生成草稿令牌来加速推理的技术，但传统方法在强化学习场景下面临两个关键限制：

  • 静态草稿模型无法适应持续更新的目标模型
  • 草稿生成在大型批次下产生 prohibitive 的开销

Seer 引入了自适应分组推测解码，克服了这些限制。

分布式分组草稿服务器的设计：

Seer 的 DGDS 模块采用主从架构，核心是压缩后缀树数据结构，有效聚合同一组内所有请求的令牌序列。

四个关键步骤：

  1. 异步追加：推理实例将新生成的令牌批量发送到 DGDS
  2. 全局聚合：DGDS 按组聚合令牌更新，构建统一的 CST
  3. 定期获取：推理实例中的草稿客户端定期同步最新的 CST
  4. 本地推测：实例基于本地 CST 执行推测解码，生成高质量草稿令牌

自适应机制的优势：

  • 根据系统负载动态调整草稿长度和路径数量
  • 在并发度高时减少草稿令牌数，避免计算瓶颈
  • 在长尾阶段（并发度低）增加草稿令牌数，最大化加速效果
图：分布式分组草稿服务器架构

图示：DGDS 通过分布式架构实现跨实例的上下文共享，为推测解码提供高质量草稿令牌。

Seer 在实际应用中的表现

为了验证 Seer 的实际效果，研究团队在真实生产级强化学习工作负载上进行了全面评估。

实验设置

测试使用了三种不同规模和架构的模型：

  • Moonlight：32GB 模型，专注于数学推理
  • Qwen2-VL-72B：146GB 多模态模型，处理语言-视觉混合推理任务
  • Kimi-K2：1TB 大规模模型，代表最先进的推理能力

基线系统选择了 veRL——一个高度优化的同步训练系统，确保对比的公平性。

端到端性能结果

实验结果显示，Seer 在所有测试任务上都取得了显著的性能提升：

Rollout 吞吐量提升

  • Moonlight 任务：74% 吞吐量提升
  • Qwen2-VL-72B 任务：87% 吞吐量提升
  • Kimi-K2 任务：97% 吞吐量提升

与基线系统相比，Seer 不仅提高了平均吞吐量，还大大减少了不同迭代间的性能波动。这表明 Seer 的细粒度调度有效降低了初始请求分配的随机性对资源利用率的影响。

长尾延迟降低

更令人印象深刻的是，Seer 在减少长尾延迟方面表现卓越：

  • 在内存受限的任务（如 Moonlight 和 Qwen2-VL-72B）中，长尾延迟降低了 75% 到 93%
  • 传统系统中，最后 10% 的请求消耗了高达 50% 的总执行时间，而 Seer 将这一比例大幅降低
图：三个强化学习任务的尾部延迟和总时间对比

图示：Seer 在所有任务中都显著降低了尾部延迟，从而减少了总执行时间。

各技术组件的贡献分析

为了解 Seer 各组件的具体贡献，研究团队进行了详细的消融实验：

方法 Moonlight Qwen2-VL-72B Kimi-K2
基线 1.00 1.00 1.00
+ 分治 Rollout 1.27× 1.31× 1.35×
+ 上下文感知调度 1.33× 1.44× 1.47×
+ 分组推测解码 1.77× 1.87× 1.77×

从表中可以看出：

  • 分治 Rollout 作为基础，通过动态负载均衡带来了 27%-35% 的性能提升
  • 上下文感知调度 利用长度信息进一步提升了 6%-13% 的性能
  • 自适应分组推测解码 贡献了最大的单组件提升，达 30%-44%
图：Seer 在 Qwen2-VL-72B 任务中的 KVCache 利用率和平均运行请求数

图示：与基线相比，Seer 在整个 rollout 过程中保持了更高的内存利用率，同时大幅减少了尾部阶段持续时间。

上下文感知调度的有效性

为了验证长度上下文的价值，团队比较了不同信息条件下的调度效果：

  • 无上下文：仅使用分治 Rollout，不使用长度信息指导调度
  • Seer 实际：使用推测请求提供的长度预测信息
  • Oracle：预先知道所有输出的实际长度，实现理想的最长优先调度

实验结果显示，Seer 的上下文感知调度达到了 Oracle 性能的 95%，证明了其长度预测机制的有效性。与无上下文方法相比，Seer 将长尾延迟降低了 87%。

分组推测解码的优势

针对推测解码，团队探索了两个关键问题：

分组上下文是否有助于推测解码性能？

实验数据给出了肯定答案。与不使用推测解码的基线相比：

  • 自适应分组推测解码带来了 30% 的端到端吞吐量提升
  • 无分组上下文共享时，提升降至 19%
  • 无自适应策略时，提升仅有 3%，几乎与不使用推测解码无异

自适应机制如何提升系统吞吐量？

关键在于自适应机制能够根据 rollout 过程的不同阶段动态调整策略：

  • 当短请求主导、批次大小较大时，系统生成较少的草稿令牌，降低平均接受长度但避免计算瓶颈
  • 当长请求主导、批次大小较小时，系统生成更多草稿令牌，提高平均接受长度至 3.5 以上
图：在 Qwen2-VL-72B 任务中，选定实例的平滑平均接受长度在 rollout 过程中的演变

图示：自适应机制使系统能够在长尾阶段生成更多草稿令牌，从而优先加速长请求。

Seer 的实际实现细节

Seer 作为一个完整的同步强化学习系统，其实现考虑了生产环境的实际需求：

系统架构

Seer 采用模块化设计，包含三个核心模块：

  1. 推理引擎池：包含多个推理实例和分布式 KVCache 池
  2. 请求缓冲区：统一管理所有请求的输入、输出和运行时状态
  3. 上下文管理器：维护所有请求的上下文视图，提供基于上下文的调度决策

全局 KVCache 池

Seer 构建了一个跨推理节点的全局共享 KVCache 池，采用 DRAM/SSD 两级存储架构。为了减少传输开销，KVCache 服务器会根据请求缓冲区中的队列信息，主动将 KVCache 预取到目标实例。

推测解码实现

分布式分组草稿服务器支持多服务器部署模式，客户端通过请求组哈希自动路由到相应服务器。草稿客户端作为嵌入库部署在推理引擎同一进程中，提供零拷贝批次接口，最大限度减少推测开销。

常见问题解答

Seer 与传统强化学习系统的主要区别是什么？

传统系统将同一提示下的多个请求视为整体单元进行调度，忽视了组内请求间的相似性。Seer 则充分利用这种相似性，通过分治 Rollout 实现细粒度调度，通过分组上下文提升推测解码效果，同时保持与同步强化学习算法的完全兼容。

Seer 如何在不引入脱轨学习的情况下提升效率？

异步强化学习系统通过允许使用旧策略生成的数据来提升效率，但这会引入脱轨学习，可能影响模型收敛和稳定性。Seer 通过优化同步 rollout 过程本身来提升效率，不改变数据生成和使用的逻辑顺序，从而保持算法上的无损性。

Seer 对模型架构有何要求？

Seer 的设计与模型架构无关，可适用于密集模型和混合专家模型。对于不同的模型架构，系统会预计算不同的推测令牌阈值，确保在各种场景下都能保持高效。

分治 Rollout 是否会增加额外开销？

分治 Rollout 确实引入了更细粒度的调度单元，但通过全局 KVCache 池避免了重复计算的开销。实验结果表明，这种设计带来的性能提升远远超过了其微小的额外开销。

Seer 是否适用于小规模训练？

Seer 的设计主要针对大规模强化学习训练场景，特别是那些涉及长链思维推理的任务。在小规模或生成长度较短的任务中，Seer 的优势可能不那么明显，但其核心机制仍能带来一定程度的性能提升。

总结

Seer 代表了同步强化学习系统设计的一次重要进步。通过在线上下文学习，它巧妙地利用了强化学习训练中固有的组内请求相似性，解决了 rollout 阶段的核心瓶颈问题。

三项关键技术的协同作用——分治 Rollout 实现的动态负载均衡、上下文感知调度对长尾延迟的减少、自适应分组推测解码对推理过程的加速——使 Seer 能够在保持算法无损的前提下，大幅提升训练效率。

实验结果表明，Seer 在多种不同规模和架构的模型上都能带来显著的性能提升，为大规模语言模型的强化学习训练提供了更高效的基础设施。对于那些追求训练效率又不愿牺牲算法保真度的研究和生产团队来说，Seer 无疑是一个值得关注的技术方向。

随着大语言模型在复杂推理任务中的应用日益广泛，对高效强化学习系统的需求只会增加。Seer 通过其创新的在线上下文学习方法，为这一挑战提供了切实可行的解决方案，有望加速未来大语言模型在数学推理、科学发现和复杂问题解决等领域的发展。