Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化...

主要观点总结

本文介绍了阿里云人工智能平台PAI在模型后训练（Post-Training）环节的技术实践，特别是强化学习（Reinforcement Learning）方面的应用。文章强调了PAI-ChatLearn框架在优化模型性能、适配特定领域需求方面的作用，并详细阐述了其技术特性，包括易用性、计算性能、模块化设计、支持丰富的强化学习算法等。文章还介绍了PAI-ChatLearn在PAI平台上的使用，包括实测效果、操作步骤等。最后，文章提供了更多推荐和联系方式。

关键观点总结

关键观点1: 阿里云人工智能平台PAI在模型后训练环节的技术实践

PAI通过推出高性能一体化强化学习框架PAI-ChatLearn，解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。

关键观点2: PAI-ChatLearn的技术特性

包括灵活易用的框架、极致的计算性能、支持丰富的强化学习算法等。

关键观点3: PAI-ChatLearn在强化学习场景中的应用

通过实现Dynamic Batchsize、Sequence Packing、Sequence Parallel等技术，提高GPU利用率，提升模型性能。

关键观点4: PAI-ChatLearn在PAI平台上的使用

包括实测效果、操作步骤等，强调其易用性和高效性。

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