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引言 在深度学习领域，大模型训练一直是一个热门话题，尤其是在强化学习中，大模型由于其复杂性、浩大参数量，使得训练过程变得异常漫长且效能低下，为搞定这一难题，研究人员提出一系列并行化训练方法，旨在通过改良计算资源利用来提高训练效能，本文将从并行策略、首要技术以及实际应用等多个角度出发，探讨如何在大模型
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