豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文
豆包是如何炼成的？字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文近日，字节跳动一篇论文介绍了他们 LLM 训练基础设施 ByteRobust，引发广泛关注。现在，在训练基础设施层面上，我们终于知道字节跳动会如何稳健地训练豆包了。
来自主题: AI技术研报
8262 点击 2025-10-22 09:51
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近日，字节跳动一篇论文介绍了他们 LLM 训练基础设施 ByteRobust，引发广泛关注。现在，在训练基础设施层面上，我们终于知道字节跳动会如何稳健地训练豆包了。
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
不再依赖人工设计，让模型真正学会管理记忆。
随着大型语言模型（LLM）朝着通用能力迈进，并以通用人工智能（AGI）为最终目标，测试其生成问题的能力也正变得越来越重要。尤其是在将 LLM 应用于高级编程任务时，因为未来 LLM 编程能力的发展和经济整合将需要大量的验证工作。
给全球六大LLM各发1万美金，丢进同一真实市场实盘厮杀，会发生什么？这场大战从18日开始，截止目前，DeepSeek V3.1盈利超3500美元，Grok 4实力次之。不堪一提的是，Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
在 LLM 领域，扩大强化学习算力规模正在成为一个关键的研究范式。但要想弄清楚 RL 的 Scaling Law 具体是什么样子，还有几个关键问题悬而未决：如何 scale？scale 什么是有价值的？RL 真的能如预期般 scale 吗？
在训练多轮 LLM Agent 时（如需要 30 + 步交互才能完成单个任务的场景），研究者遇到了一个严重的训练不稳定问题：标准的强化学习方法（PPO/GRPO）在稀疏奖励环境下表现出剧烈的熵值震荡，导致训练曲线几乎不收敛。
从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
目前，所有主流 LLM 都有一个固定的上下文窗口（如 200k, 1M tokens）。一旦输入超过这个限制，模型就无法处理。 即使在窗口内，当上下文变得非常长时，模型的性能也会急剧下降，这种现象被称为「上下文腐烂」（Context Rot）：模型会「忘记」开头的信息，或者整体推理能力下降。