LLM 强化学习：对齐 RoPE、SwiGLU 与 RMSNorm 舍入位置防崩溃
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LLM 强化学习：对齐 RoPE、SwiGLU 与 RMSNorm 舍入位置防崩溃
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AI 综述
在 Qwen 模型的 BF16 强化学习训练中，训练端与推理端在 RoPE、SwiGLU、残差 RMSNorm 三处舍入位置不一致会导致训练崩溃。2026年10月26日，arXiv 论文提出将训练端舍入位置与推理端对齐，保留特定中间结果为 FP32，即可防止崩溃。 该方案不改动推理引擎、矩阵乘法或注意力算子，也不改变学习目标；仅对齐 RoPE 路径也能稳定训练。
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最新进展10月26日 12:00
LLM 强化学习数值稳定性：在 RoPE、SwiGLU 和残差 RMSNorm 位置对齐舍入以解决训练崩溃报道时间线
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10月26日
- arXiv · MLLLM 强化学习数值稳定性：在 RoPE、SwiGLU 和残差 RMSNorm 位置对齐舍入以解决训练崩溃
在 Qwen 模型中，将训练端舍入位置与推理端在 RoPE、SwiGLU、残差 RMSNorm 三处对齐，可防止 BF16 强化学习训练崩溃。 对齐操作保留特定中间结果为 FP32，不改动推理引擎、矩阵乘法/注意力算子或学习目标；仅对齐 RoPE 路径也能稳定训练。
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