※本記事は、Together AIのMax Ryabinin氏によるProtocol Learning Workshop(ICLR 2026、ブラジル・リオデジャネイロ開催、Pluralis Research主催)での講演「Communication-Efficient Training in the Era of Reinforcement Learning」の内容を基に作成されています。Ryabinin氏はTogether AIにて分散学習およびpost-trainingの研究に携わっており、本講演では、学習がpost-trainingやRLへとシフトする中で、通信効率がなぜ引き続き中心的な課題であり続けるのかを、事前学習時代に見られた帯域幅のボトルネックが新たな形で再来しているという観点から論じています。本記事では、講演内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。Protocol Learningについての詳細は https://pluralis.ai をご参照ください。
1. 導入とRL時代における計算課題
1.1 講演の背景とRLによる計算需要の変化
Max： 本日はお集まりいただきありがとうございます。私はMaxと申します。Together AIで分散学習ならびにpost-trainingの研究に携わっております。本日の発表では、通信効率の良い学習という領域が今後数年でどのように変化していく可能性があるか、あるいはすでに変化し始めているかについて、簡潔に概観をお話しさせていただきたいと思います。特に焦点を当てたいのは、強化学習(RL)の時代において何が起きているかという点です。現状を簡単に整理したうえで、今後さらに発展していきそうなアイデアや、すでに活用され始めているアイデアについても少し推測を交えてお話しします。
まず前提として、皆様と認識を合わせておきたいのですが、強化学習は近年、モデルの推論能力を向上させるうえで最も重要なステップの一つであると広く受け入れられていると考えています。また、単なるデモンストレーションからの学習ではなく、より一般的な信号から学ぶことが求められる、多様な環境からの学習においても重要な役割を果たしています。
事前学習や、既知のデモンストレーションからのSupervised Fine-Tuning(SFT)といった従来のセットアップと比較したときのRL学習の課題、あるいは違いとしては、計算需要が単純にデータに基づいて学習更新を実行するというものから、2種類の異なるワークロードの組み合わせへとシフトするという点が挙げられます。一方のワークロードは通常通りの学習更新の実行であり、これはこれまでと変わらず、なくすことが非常に困難なものです。もう一方は、環境に対してロールアウトを実行するために必要な推論です。このロールアウトは、その後、報酬に対してスコアリングされます。この報酬の源は、報酬モデルである場合もあれば、何らかの検証可能な信号である場合もあり、タスクによって異なります。この信号の源は、それ自体がかなり計算集約的なものになります。なぜなら、十分な程度の報酬を集約して実際の更新を計算するために、1ステップあたり数十、あるいは数百ものロールアウトを実行する必要があることが非常に一般的だからです。そのため、これ自体がかなり計算集約的になっていきます。
1.2 学習・推論の分離とデータセンター間配置
Max： ここで最も標準的なアプローチの一つは、学習ワークロードと推論ワークロードを分離(disaggregate)することです。もし仮に同じGPUのセット上で同じワーカーを実行するとすれば、通信パターンの観点では非常にシンプルになるでしょう。しかしその一方で、リソース利用効率の面では損失が生じます。というのも、実質的にすべての学習ワーカーが推論ワーカーにもなってしまい、大多数のケースでは、この2つの異なるステージに対する計算需要には本質的に不均衡が存在するからです。さらに、学習エンジンと推論エンジンがかなり異なるという事実に起因する、その他多くのオーバーヘッドも加わります。
では、この問題にどう対処すればよいのか、あるいはここからどこへ向かえばよいのでしょうか。約1年前に提案されたアイデアの一つがあります。私の記憶では、これが発表されたのはICLRのワークショップだったと思います。このアイデアは、学習の異なるステップのためのワーカーを、データセンターをまたいで比較的容易に配置できるというものです。なぜなら、この場合の通信パターンそのものがそれほど集約的ではないからです。パイプラインパラレルやテンソルパラレルのように活性化を交換するわけでもなく、データパラレルのように勾配を交換するわけでもありません。その代わりに起きているのは、主に重みを送信するということです。ここではこれを「ブロードキャスト」と表現していますが、それに加えて、環境から得られる推論の結果として、推論トレースと報酬を取得する必要があります。これらは基本的に、最もシンプルな形では単に推論エンジンからの出力にすぎず、大規模モデルにおけるあの巨大なテンソル群と比べればはるかに小さいものです。
ただし、ここでの課題は、もし高速リンクで接続されていないデータセンターをまたいで異なる種類のワーカーを配置しようとすると、モデル全体を転送しようとしているために、大規模モデルの学習が事実上この接続によってボトルネック化されてしまうという点です。そして私の考えでは、1年前の時点では、これに対して何ができるのかについてコミュニティの中でそれほど明確にはなっていませんでした。実際のところ、ここにはいくつか考えられることがあります。まず既に述べた通り、純粋な学習ワークロード内で勾配や活性化を交換する代わりに、私たちは重みを、自分たちからかなり離れた場所に位置する可能性がある推論ワーカーへと転送しようとしています。
もちろん、現在コミュニティが関心を持っているのはより大規模なモデルであり、数百億パラメータ規模はもはやそれほど興味深いものではなく、1兆パラメータを目指す動きも出てきています。これほど大きなチェックポイントを送信しようとすると、1回の通信ラウンドを実行するだけで、容易に数十分かかってしまう可能性があります。もちろん、このラウンド全体が完了するのを待つとなれば、システムは著しく非効率になってしまいます。すべてを待つ必要があり、推論ワーカーは潜在的に完全に停止(stall)してしまうからです。もちろん、実際にはそうはなっておらず、これに対しては複数のアプローチが存在しています。
2. データセンター間転送と高速クラスタでの手法
2.1 データセンター間転送のボトルネック
Max： ここからは、いわゆるHPC(高性能計算)の世界、クラスタの世界について簡単に触れたうえで、再びデータセンターをまたぐ領域の話に戻りたいと思います。まず標準的な手法について簡単に説明します。これは通常、スーパーコンピュータのような、あるいは密に接続されたクラスタのような環境で用いられているものですが、全体像を理解するうえではやはり重要だと考えています。ここではあまり深入りはしませんが、現在最も先進的なRLフレームワークはすべて、何らかの形でこのパラダイムを活用していると言えます。
その考え方は次の通りです。NVLinkのような最新世代のGPUに対応した高速リンクや、少なくとも数百ギガビット毎秒の速度を持つイーサネット接続のような高速リンクで接続されている場合、クラスタ内でGPU間の直接接続を行うことが可能になり、それは非常に効率的なものになり得ます。実際、Perplexityが数か月前に示したところによれば、彼らは100k規模のチェックポイント全体を2秒未満で転送できているとのことです。これは主に、いくつかの合理的ではあるものの、エンジニアリング上は非常に難易度の高い最適化によって実現されています。一つは、学習エンジンと推論エンジン間でのpeer-to-peerの重み転送を通じて、ファブリック全体を活用するという点です。
2.2 高速インターコネクトでの重み転送手法
Max： ここでの課題は、学習時と推論時とでシャーディング戦略が異なりうるという点です。そのため、学習時と推論時それぞれにおける並列化プラン間のマッピングを事前に計算しておく必要があります。もしこれを転送ラウンドのたびに毎回再計算するとなると、実質的にはかなり非効率になってしまう可能性があります。というのも、それによってCPU側のボトルネックが本質的に生じかねないからです。
理想的なケースでは、学習ワークロードのrank 0にすべてのパラメータを集約する必要はありません。その代わりに、シャードをそれらが実際に必要とされる場所へ直接送信することになります。ただし、これはより高度なアプローチです。もう一つ重要な点として挙げておきたいのは、リモートプロシージャコール(RPC)のような仕組みに依存する標準的なpeer-to-peerベースの転送を利用する場合、こうした大量のpeer-to-peer転送を実行すること自体から追加のオーバーヘッドが生じる可能性があるということです。これは、推論ワーカー側が転送の実行完了を待つ必要があることを意味しており、右側の図で示されている通りです。一方、RDMA、すなわちリモートデバイスメモリアクセスを用いれば、これを実質的に一方向的な呼び出しとして実行することができ、チェックポイント全体が転送されたかどうかを事後的に確認するだけで済むようになります。
3. RLにおける重み更新のスパース性
3.1 スパース性の発見と最適化的説明
Max： さて、ここからはHPCの世界からクラスタの世界への短い寄り道を終えて、再びデータセンターをまたぐ領域の話に戻りたいと思います。過去6か月ほどの間に、さまざまな研究論文を通じて浮かび上がってきた非常に興味深いアイデアの一つが、RLの場合には疎な(スパースな)更新という形での優位性が私たちにあるということです。異なる研究グループがそれぞれ独立に気づいたことですが、SFTや事前学習とは異なり、連続するステップ間で重みの差分を測定してみると、実際に変化しているパラメータの数がかなり小さいことが分かります。これは通常、モデル全体のサイズのうち1〜2%程度に収まっています。ご想像の通り、これは私たちにとって非常に有用な性質です。なぜなら、この事実を利用して、変化した重みだけを送信する、あるいはチェックポイント全体を何らかの形で圧縮するということが可能になるからです。実際に、この差分エンコーディングを活用した「RL over commodity networks」という論文が少なくとも1本存在しています。
そして、なぜこのようなことが起きるのかについては、複数の説明、複数の仮説が存在しています。一つの非常に興味深い論文として、私の記憶では昨年末頃にMetaから発表された「The Path Not Taken」という論文があります。これは最適化の観点からこの現象を捉えたもので、RLの学習ダイナミクスをSFTと比較して分析しています。彼らの主な発見は、SFTなど他の学習形態が勾配の主成分方向、すなわちパラメータ空間の中で最も信号の強いベクトルの方向を横断的に移動しようとするのに対し、RLによる学習は通常その構造を保存し、主成分方向に沿って移動しようとする傾向がある、というものです。これが、この小さな大きさの更新に寄与しているものの、SFTが辿るであろう軌跡と比べるとより単純ではない軌跡になっている、ということです。この論文では、これが実際に起きていることを示すための実験ならびに理論的な分析が行われています。
3.2 精度起因説と圧縮手法の実用化
Max： このスライドには含めていなかったのですが、その後、この仮説は2本の異なる論文によって、いくぶん異議を唱えられることになりました。それらの論文が示しているのは、このスパース性という現象の大部分は、実は学習ダイナミクスそのものによって引き起こされているのではなく、RLにおける重み更新の大きさが非常に小さいことに起因しており、それが私たちが用いている、例えば推論時のパラメータの浮動小数点精度との関係において生じているというものです。実際に2本の論文が、パラメータの精度をbfloat16からfloat32に戻すと、突如としてスパースではなくなるということを示しています。つまり、パラメータの更新には一定程度の精度が存在しており、それが通常失われてしまっているということを意味します。
とはいえ、だからといってこのスパース性を活用できないわけではありません。なぜなら、私たちの推論はほとんどの場合、完全にFP32で行われることはないからです。ここでの発見の一つとして重要なのは、圧縮というアプローチが以前よりもはるかに実用的になったということです。というのも、以前はFederated Learningのコミュニティや分散学習のコミュニティにおいて、多くの研究が圧縮の必要性や可能性を主張する際に、それが学習の品質や収束性に影響を与えうるという点について議論しなければなりませんでした。しかし今回のケースでは、差分エンコーディング(重み全体ではなく変化分のみを送信する)のような非常にシンプルで標準的な技術であっても十分に実用的であり、同時に、チェックポイント全体を送信する場合と全く同じ更新構造と実質的に等価であるという点が重要です。
また、ぜひ触れておきたい最近の論文として、「Understanding and Exploiting Weight Sparsity for Communication-Efficient Distributed RL」というものがあります。これは差分エンコーディングの上にさらなる改善を提案するもので、単に差分を送信するだけでなく、変化後のパラメータ値そのものを付加して送信することで、数値精度の問題をある程度補正できる可能性を示しています。それでも、障害からの復旧や新規参加者の受け入れのために、ある一定の周期でチェックポイントをアップロードする必要は依然として存在します。しかし最終的には、このシンプルなアプローチによって通信帯域を最大で100%近く削減することが既に可能になっており、これによって非常に大規模なモデルのチェックポイントをネットワークをまたいで、あるいはインターネットをまたいでさえも転送することが突如として可能になっています。
4. 非同期学習とパイプラインRL
4.1 ロールアウトと重み転送のずれ
Max： このポイントからの取りまとめとしては、圧縮というものが、たとえその最もシンプルな形であっても、今やはるかに実現可能になっているということです。ここで最後にもう一つ触れておきたいのは、たとえこれらの更新を十分に速く実行できたとしても、問題は反対側で私たちを待ち構えている可能性があるということです。つまり、重み転送が完了するよりも長い時間をかけて各ロールアウトを実行している場合、どうなるかという問題です。これは、私たちが今使うべき新しいチェックポイントが存在しているにもかかわらず、以前のチェックポイントに基づく推論結果がまだ生成され終わっていない、という状況を意味します。
これは、軌跡が潜在的に数十万ステップにも及ぶような、いわゆるgigantic RLのような設定では容易に想定できることです。モデルが大きい場合、ロールアウトの途中でまさにこの状況に捕らわれてしまうことがあり得ます。そして、ここでのもう一つの問題は、こうした長時間のエージェント的なインタラクションの副産物として、一部のロールアウトは完了しているのに他はまだ完了していない、という状況に陥る可能性があるということです。そして、少なくともある程度意味のある割合で、この時点で突如として遊休状態になっているGPU全体を活用したい、あるいは少なくとも活用する必要があります。
4.2 パイプラインRLと非同期研究の応用
Max： これに対して現在、非同期性への大きな調整を加えることなく解決されている最も簡単な方法は、in-flightでの重み更新を実行し続けることです。これはパイプラインRLとしても知られています。ここでは、推論ワーカー上で推論ループを実行し続けたまま、新しいリクエストが到着するタイミングや、あるいはロールアウトが完了するタイミングなど、さまざまなタイミングでロールアウトを入れ替えていきます。そして、すべての重み更新は基本的に、それとは別の頻度、別のリズムで行われることになります。重みが到着するたびに、既存のロールアウトに対して、それまでとは異なる頻度で新しいトークンを生成し続けるだけです。そして、生成を開始した時点のパラメータと生成を終えた時点のパラメータとの間の差、すなわちステイルネス(古さ)の度合いをコントロールし続ける限り、これによって学習の利用率において非常に大きな改善を達成できると同時に、遊休状態のGPU群の上にただ座っている、つまり最終的にはそれほど有用ではない、あるいは少なくとも他のより良い形で活用され得るはずの状態に陥ることを避けられます。
このように非同期性という考え方に賭けることは非常に強力な手法だと考えており、実際、この非同期構造に対して明示的な調整を加えることでこのアイデアをさらに推し進めようとする論文が、最近コミュニティの中でいくつか発表されていると認識しています。また、これも申し添えておきたいのですが、非同期パイプライニング全般に関するこれまでの先行研究は、私から見ると、このような条件のもとでも十分に応用可能なものです。これは、こうした成果の一部がRLという設定の中で再利用され、再文脈化され得るという希望を私たちに与えてくれるものです。
5. まとめ
5.1 耐障害性推論と圧縮技術の応用
Max： それでは、ここで提示したい主な取りまとめは何かと申しますと、RLという設定においては、これがますます一般的になってきている中で、異種混在かつ耐障害性のある推論計算を容易に活用できる手段を私たちが手にしているということです。これはなぜなら、すべてのロールアウトは他の一群のワーカー上で置き換えたり、再生成したりすることができるからであり、新しいワーカーが参加したり離脱したりするたびに、大量の異なる更新を送信する必要がないからです。
2つ目のポイントとしては、通信パターンが疎(スパース)かつ低帯域であるということです。これはつまり、例えば差分エンコーディングにとどまらず、エラーフィードバックや、その他さらに多くの高度な通信圧縮技術を、この特定の設定に対して再利用できるということを意味します。
5.2 非同期学習の必然性と今後の展望
Max： 3つ目のポイントは、非同期学習についてです。これは以前であれば正当化するのが少し難しいものでしたが、RLの場合にはむしろ当然の前提条件(table stakes)となっています。つまり、これらすべての技術が非常に容易に活用できるということです。そして繰り返しになりますが、まだ探求されるべき研究アイデアが数多く残されています。
例えば、私が特に期待しているのは、非同期RL更新と、学習時における非同期の重み更新との間のつながりについてです。それに加えて、動的な推論、例えば弾力的な(elastic)推論プールのスケーリングと、部分的な参加(partial participation)、場合によってはロールアウトの異なる部分の間での部分的な参加といったものとの間で、私たちが活用し得るこうした技術についても期待しています。ですので、こうした点は、数百から数千の推論ワーカーが存在し、それらがボランティア的な設定の中で参加してくるようなケースにおいて、非常に興味深いものになり得ると考えています。そして、それらすべてが、進行中の学習run(トレーニングラン)に対して少なくとも何らかの形で貢献しようとしている、という状況です。
まとめとしましては、ここまで十分な回数申し上げてきたつもりですが、鍵となる考え方は、ここでの通信パターンがかなり異なるものであるということであり、それを新しい形で活用するためのアプローチを私たちは探し続けるべきである、ということです。お時間をいただきありがとうございました。できる限り簡潔にお話ししたつもりですが、それではここから質疑応答のお時間とさせていただきます。
6. 質疑応答
6.1 ツール呼び出しの検証
質問者A： 耐障害性に関する点について伺いたいのですが、TopLocの論文を拝読しまして、そちらではLSH(局所性鋭敏型ハッシュ)を用いてロールアウトのクライアントと計算を検証されていたかと思います。ただ、現在はエージェントの時代ですので、ツール利用が含まれる場合もあります。ツールの出力が結果として出てくる場合、それをどのように検証できるとお考えでしょうか。
Max： うーん、それは素晴らしい質問ですね。ご質問の意図は理解できていると思います。エージェント的な推論の場合、私としては2つのことが考えられます。一つ目として、ここでの利点は、GPUの計算を検証しようとするのではなく、CPUの計算を検証しようとしているという点です。環境が何らかの形で公開されている限り、多くの場合、これはより容易に再現できるはずです。課題が生じるのは、環境の状態を同期させることが難しい場合であり、その場合はより暗号技術的な手法について考える必要が出てくるかもしれません。ただ、例えば数学のようなより簡単な設定であれば、必要に応じて独立に検証することは十分容易です。例えば、信頼できる第三者を通じてリクエストの一定の割合を検証するといった形であれば、出力の正しさについてある程度の保証を持つことができます。
ツール呼び出しの結果全般については、こちらの方がより難しいと考えていますが、これは推論プールと学習プールの間の相互作用モデルに依存します。もし推論プールがモデルの出力、つまりエンジンからの出力を送信することだけを担い、実際のツール呼び出しの実行は自分たちの側で何らかの形で行う、ということであれば、これはより興味深いものになり得ます。ただ、もちろん現実にはこれが不可能な場合もあり、その場合はこうしたツール呼び出しをボランティアのプールにオフロードする必要が出てきます。しかしここでも、計算全般の検証可能性は助けになると思います。CPUに対する再現可能な計算という話には深入りしません、これもある程度は暗号分野の領域だからです。ただ、私たちの利点としては、軽量なCPU計算、つまり多数のツール呼び出しという形での計算を検証する方が、GPUを必要とする大規模モデルの出力を検証するよりも容易であるという点だと思います。現時点での私の見解は以上です。ありがとうございます。
6.2 実運用事例とフレームワーク
司会者： 他にどなたかいらっしゃいますか。
質問者B： 講演ありがとうございました。2つ質問がございます。一つ目は、こうした手法を実際に現場で使っている例をご覧になったことはありますか。Fireworksによるこの種の考え方についてのブログ記事を拝見したことがあり、また、Cursorがモバイルをまたいだpost-trainingを何か行ったという話も耳にしました。これは他のものに起因するものなのでしょうか、あるいはCursorの件についてもう少しご存知でしたらコメントいただけますでしょうか。そして最後にもう一つ、こうした実装のためにお気に入りのRLフレームワークは何かありますか。私たちはまだあまりこの分野に取り組めていないのですが、単純に興味があります。
Max： かしこまりました。この点について2つコメントいたします。まず一つ目についてですが、確かにその通りです。実は、Fireworksのブログからの図をこのスライドに含めていたと思います。実際、これらの技術は実務で活用されています。CursorのComposer 2の技術レポートでは、まさにこのような設定でのデータセンター間学習を実施したと記載されています。Fireworksも同様の考え方を説明していました。加えて、Pulseのようなアプローチもあり、こちらは差分エンコーディングがこうした条件下で実際に実用的であることを実証しています。更新におけるスパース性の驚くべき活用が見られている以上、コミュニティがこのアイデアを自然に再利用し始めるのは時間の問題だったと思います。
フレームワークについてですが、もちろん最善のフレームワークは自分で中央集権的なフレームワークを作ることです。うーん、これは大勢の前で話すにはホットな話題ですね。私自身はPrimeIntellectが好きだと言わざるを得ません。彼らは最近この方向でかなり多くの最適化を行っています。より多くの設定をカバーするようになってきています。あとは、MetaチームがTorchTitanで行っていることも興味深く注目しています。これは今、RL機能と統合されつつあります。特に、ワーカー横断的なオーケストレーションについてはMonarchを使うのを気に入っています。ただ、これはデータセンターをまたぐ設定ではおそらく望ましいものではないと思います。データセンターをまたぐ設定については、あまり多くのフレームワークを見たことがありませんが、何か登場しつつあるものがあるかもしれません。この点については以上とさせていただきます。
6.3 低精度学習と推論精度
質問者C： 低精度であることがスパース性を生み出す要因になっているというお話が興味深かったのですが、それを踏まえると、学習の終盤に向けては非常に高精度で学習すべきだとお考えになりますか。またそれが推論にとって何を意味するとお考えでしょうか。もし学習終盤に本当に高精度が必要だとすれば、私たちはこうしたモデルをFP4のような形で提供できるようになるのでしょうか。この点についてどうお考えかお伺いしたいです。
Max： これは2つの要素の組み合わせだと思います。まず一つ目として、確かに私たちはより低い精度を使用していますが、推論時においては、モデルの重みにどれだけのランダム性、あるいはある種の乱れを許容しつつ、それでもモデルから何らかの有用な信号を抽出できるかという点が非常に興味深いものになっていくと思います。というのも、最終的にロールアウトにおいて重要なのは、学習時の重みと推論時の重みとの一致だけでなく、有用な形で抽出できる信号の量でもあるからです。ですので、古くなったチェックポイントや、何らかの形で軽度に破損したチェックポイントから報酬を抽出できる可能性についても、私は非常に期待しています。というのも、これは結局のところ、今まさにテーブルの上に置き去りにされている計算資源を表しているからです。
更新構造そのものについて言えば、主な理由は、RLの場合には私たちがはるかに小さな大きさの更新を実行しているということだと思います。これが、それらの更新がbfloat16のような精度の閾値内に収まってしまうほど小さくなることに寄与しています。そのため、もしこれをFP32で表現しようとすると、これらの更新は時間とともに蓄積されてしまいます。だからこそ、こうした定期的な同期を実行することが非常に重要だと考えています。ただ、精度や更新頻度を時間とともに変化させるということについては、興味深いかもしれないとは思うものの、確信は持てていません。実は、この会議でも、Local SGD型の事前学習における平均化の頻度が時間とともに調整され得ることを示す論文がいくつか発表されていたと思います。もしかすると、そうしたアプローチや直感が、この文脈にも応用できるかもしれません。
司会者： 素晴らしいです。ありがとうございました。ではもう一つ質問がございます。
6.4 オフポリシー性による性能劣化
質問者D： 講演ありがとうございました。パイプラインRLからのストリーミング更新について触れられていましたが、ロールアウトの途中で重みをストリーミングで取り込むというお話でした。そうした研究の中で、実際にそれを行った場合の性能と、待ってから行った場合の性能とを比較評価したものがあったかどうか気になっています。つまり、重みをストリーミングで取り込むことによって、何らかの性能が失われている部分があるのかどうかを伺いたいです。
Max： ええと、質問をもう少し正確に理解させてください。ロールアウトの途中で何もしない場合と、パイプラインロールアウトを使用する場合との間には、確かにパフォーマンスの差(デルタ)が存在します。これはパイプラインロールアウトの論文で示されていたと思います。それに加えて、Almost 3の技術レポート、そしておそらくIntellect 3でも、こちらは更新されているかは分かりませんが、同様の内容があったと思います。スループットの差という意味では、確実に数十パーセント単位の違いがあると思います。生成できるトークンの数という点で、です。例えば16件のバッチがあったとして、そのうち半分が1,000ステップで終わり、残り半分が10,000ステップで終わるとします。この場合、そのロールアウト全体が終わるまで待っていると、バッチの半分は実質的に活用されないままになってしまいます。ただ、質問の意図を誤解しているかもしれません。
質問者D： 私が理解したいのは、ロールアウトの実行にかかる時間の話は一旦脇に置いていただいて、その代わりに、重みが変化しているという事実、そしてロールアウトの一部の間はわずかにオフポリシーになっているという事実に焦点を当てたいということです。そこにどの程度の劣化があるのか、単純に興味があります。
Max： それは良いご質問ですね。一般的に、1ステップ程度のオフポリシー性は、人々はかなり容易に許容していると思います。つまり、収束に対して目に見えるような違いを生じさせることはありません。そして、私の記憶では、最大で8ステップ程度の遅延が更新において利用されている例も見たことがありますが、それが公にきちんと検証されて発表されているかどうかは分かりません。ですので、パイプラインロールアウトの論文を確認する必要があるかもしれませんが、apples to apples、つまり厳密な条件を揃えた比較は存在していないのではないかと思います。ただ、何か私が記憶違いをしている可能性もあります。
質問者D： 分かりました、ありがとうございます。ありがとうございました。