LlamaRL: A Distributed Asynchronous Reinforcement Learning Framework for Efficient Large-scale LLM Training

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Wu, Bo, Wang, Sid, Tang, Yunhao, Ding, Jia, Helenowski, Eryk, Tan, Liang, Xu, Tengyu, Gowda, Tushar, Chen, Zhengxing, Zhu, Chen, Tang, Xiaocheng, Qian, Yundi, Zhu, Beibei, Hou, Rui
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2505.24034