Modal Blog· Nan Jiang·· 2026-10-13AI 评分58
Modal 在 Qwen3.6-35B-A3B 上测试混合精度、混合加速器 RL 采样器
Toward RL on mixed-precision, mixed-accelerator samplers
AI 导读
Modal 在 agentic coding 任务上训练 Qwen3.6-35B-A3B,采样器分布在六种加速器类型(B200、B300、H100、H200、A100、RTX PRO 6000)上,采用 NVFP4、FP8 和 BF16 精度,向 B200 上的单个 BF16 训练器供给数据。普通 GRPO 在混合与同构采样器上均崩溃,但加入掩码重要性采样加分数中心化(无论是否配合 top-p 掩码重放)后,训练稳定进行到最后,并在 SWE-bench Pro V2 pass@4 上达到与同构采样器相当的水平,每次更新的采样器成本约低 15%。混合采样器运行时的平均采样器-训练器 KL 是同构设置的 4.7 倍,作者认为稳定性取决于将失配保持在有界范围内,而非保持低值。
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