ROLL 是阿里巴巴开发的开源大规模强化学习优化平台（Reinforcement Learning Optimization at Large scale），专门为大型语言模型的 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）和强化学习训练而设计。该平台提供了从数据准备、模型训练到部署推理的完整工作流，支持多种主流的分布式训练框架和推理后端，为大规模强化学习实验提供了强大的工程化支持。
核心功能
ROLL 提供了完整的 RLHF 训练流水线，包括奖励模型训练、PPO 策略优化、参考模型管理等关键步骤。平台支持多种分布式训练后端，包括 Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM 等，用户可以根据实际需求选择最适合的后端。ROLL 内置了 Agentic 异步并行框架，能够高效地管理多个模型的并行训练和推理。平台还提供了资源管理工具，能够智能分配 GPU 和内存资源，优化资源利用率。ROLL 支持多种强化学习算法，包括 PPO、DPO、RLOO 等，满足不同的实验需求。
技术特点
ROLL 采用模块化设计，各个组件可以独立替换和升级，方便用户根据需要定制训练流程。平台支持多种硬件加速方案，包括 NVIDIA GPU、AMD GPU 等。ROLL 内置了高效的通信优化，能够在大规模分布式环境中稳定运行。平台提供了详细的实验管理和监控工具，包括实时指标可视化、检查点管理、实验对比等功能。ROLL 还支持分布式数据处理，能够高效地准备大规模的 RLHF 数据集。
应用场景
ROLL 主要应用于大型语言模型的 RLHF 训练，帮助模型与人类价值观对齐。在对话系统中，ROLL 可以用于训练更加安全、有用的对话模型。在代码生成领域，平台可以用于优化代码质量和可读性。对于研究机构，ROLL 提供了灵活的实验平台，支持各种强化学习算法的对比和优化。在企业场景中，ROLL 能够处理大规模的 RLHF 训练任务，为企业构建定制化的大型语言模型提供工具支持。