摘要：在大模型的训练中，强化学习算法一直是提升模型性能的关键。然而，其面临着计算资源要求高、训练速度慢等问题，让普通企业机构望而却步。面对行业共性难题，近日，在360数字安全集团冰刃实验室主导下，打造出“轻量化、高性能”的AI训练方案：RL-LoRA，在保持模型泛化

在大模型的训练中，强化学习算法一直是提升模型性能的关键。然而，其面临着计算资源要求高、训练速度慢等问题，让普通企业机构望而却步。面对行业共性难题，近日，在360数字安全集团冰刃实验室主导下，打造出“轻量化、高性能”的AI训练方案：RL-LoRA，在保持模型泛化能力的前提下，体积仅为原始全参数模型的1%-5%，实现强化学习训练技术引领性突破。目前，360安全大模型已深度融合RL-LoRA技术，相关核心代码也已正式对外开放下载使用。

大模型强化学习训练困境：更高性能，更高门槛

当DeepSeek-R1凭借卓越的推理与泛化能力惊艳全球，其背后的核心引擎——强化学习算法GRPO（Generalized Reinforcement Learning Policy Optimization）也备受瞩目。GRPO的训练能够简洁有效的提升大模型的推理能力，同时保持更优的泛化能力。然而GRPO训练对显存消耗高且速度缓慢，这就对于大模型的强化学习训练设置了更高的门槛要求，让一些资源有限的企业以及在垂直领域的模型应用望而却步。

一方面，强化学习训练方法对显存资源要求巨大，在配备TRL+FA2的GRPO设置中，Llama 3.1（8B）在20K上下文长度下，训练需要510.8GB的VRAM，而主流的娱乐级显卡容量通常为2GB、4GB或8GB。

另一方面，强化学习训练相对速度慢，需要持续对训练效率优化提升。GRPO执行过程中，需同时运行策略模型、参考模型和推理模型，每一次权重更新操作需要频繁切换模型，不仅引发效率瓶颈，还会产生显存占用尖峰，使得强化学习训练速度缓慢。

最后，显卡资源有限的机构或垂类领域应用大模型时，常面临在单一服务器上同时推理多个不同功能大模型的需求。LoRA这一低资源训练方法的重要性愈发凸显，为高效利用有限资源、实现多模型协同推理提供了关键技术支撑。

重大突破：360实现全网首个强化学习LoRA训练方案

面对行业共性难题，由360冰刃实验室主导，联合加州伯克利大学BAIR顶尖学者(S.Xie、T.Lian、J.Pan)及字节跳动Seed团队专家，在开源项目 Volcengine/VERL中贡献了里程碑式方案：RL-LoRA集成支持，其主要具备以下技术优势：

更少资源、更高性能

RL-LoRA训练方法将LoRA引入至GRPO等强化学习训练全流程，能够以更低的资源支持更大规模模型的强化训练。以往8卡A100无法触及的32B+模型，如今可轻松训练70B甚至更大尺寸。

实际测试中，对于LoRA_rank=32的0.5B模型，采用RL-LoRA训练方法，训练收敛速度和最终性能与常规GRPO训练几乎相同，节省算力资源的同时，保证了训练的正确性和稳定性。

更多批次、更高效率

RL-LoRA训练方法降低了显存尖峰，在同等硬件下显著提升训练批次（Batch Size），可以支持更多数据并行处理，提升计算资源利用率，进而加快训练速度，助力模型高效训练。

轻量化、易部署

训练产出的LoRA Adapter体积仅为原始全参数模型的1%-5%，微小体积使其复制、分发、加载异常便捷，彻底摆脱动辄数百GB巨型模型的部署枷锁。

落地实践：360安全大模型率先落地应用RL-LoRA技术

针对安全垂直领域多场景化的应用需求，360独创了紧凑型多专家协同大模型（CCoE）架构，该架构与模型基座解耦并具备迁移能力，使得专项任务无需训练大规模基座参数。在模型基座之上，360针对各类安全研判、分析、生成等任务设计了相互独立的“专家”，即插即用，少许训练路由参数就能即可完成新任务“专家”扩展工作。

360安全大模型已深度融合CCoE与RL-LoRA技术， 面向安全运营、威胁狩猎、钓鱼研判等众多安全场景，实现专项微调显存占用降低、训练效率提升、集约化部署应用。同时，360通过专项训练推出100+安全专家智能体，已经为北京市朝阳区政府、重庆大学等近500家用户在真实环境中完成测试应用与交付，加持政府、金融、央企、运营商、交通、教育、医疗等行业客户实现智能化安全防御。

目前，RL-LoRA相关核心代码已正式对外开放下载使用。未来，360继续深耕AI+安全实践应用，以创新技术赋能行业智能化、高效化转型，为国内AI研发生态贡献力量！

来源：雷峰网