verl-project/verl

Fused CE loss integration

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#97 创建于 2025年1月12日

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描述

Integrate it with main stream models: https://github.com/apple/ml-cross-entropy so that model with large vocab size uses much less memory

贡献者指南

研究方向
探索将 apple/ml cross entropy 中的交叉熵损失融合到 verl project/verl 主要模型的训练循环中。识别模型当前的损失函数，并将其替换为融合版本，确保梯度计算和内存节省。
技术栈
pythonpytorch
领域
backendai
议题类型
功能
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
2
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
半天
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
清晰
前置要求
PythonPyTorch
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
60