Seer: Online Context Learning for Fast Synchronous LLM Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.14617 📥 PDF

作者: Ruoyu Qin, Weiran He, Weixiao Huang, Yangkun Zhang, Yikai Zhao, Bo Pang, Xinran Xu, Yingdi Shan, Yongwei Wu, Mingxing Zhang

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2026-04-06

💡 一句话要点

Seer：面向快速同步LLM强化学习的在线上下文学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 大型语言模型 上下文学习 长尾延迟 负载均衡

📋 核心要点

  1. 现有同步RL系统在LLM强化学习中存在rollout阶段的长尾延迟和资源利用率低下的问题。
  2. Seer通过观察到共享相同prompt的请求具有相似的输出特征，利用上下文学习来优化rollout过程。
  3. Seer通过分割rollout、上下文感知调度和自适应分组推测解码，实现了显著的吞吐量提升和延迟降低。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)已成为推动现代大型语言模型(LLM)发展的关键技术，但现有的同步RL系统面临严重的性能瓶颈。Rollout阶段占据端到端迭代时间的大部分，由于固有的工作负载不平衡，遭受显著的长尾延迟和较差的资源利用率。我们提出了Seer，一种新颖的上下文学习RL系统，通过一个关键观察来解决这些挑战：共享相同prompt的请求在输出长度和响应模式上表现出很强的相似性。利用这一洞察，Seer引入了三种协调技术：(1)用于动态负载平衡的分割rollout，(2)用于缓解长尾请求延迟的上下文感知调度，以及(3)用于加速生成的自适应分组推测解码。这些机制协同工作，显著减少rollout期间的长尾延迟并提高资源效率。在生产级RL工作负载上的评估表明，与最先进的同步RL系统相比，Seer实现了高达2.04倍的端到端rollout吞吐量提升，同时显著降低了72-94%的长尾延迟。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决同步强化学习系统中，由于rollout阶段固有的工作负载不平衡，导致的长尾延迟和资源利用率低下的问题。现有方法难以有效处理不同请求之间的差异，导致整体效率受限于最慢的请求。

核心思路：论文的核心思路是利用上下文学习，即观察到具有相似prompt的请求在输出长度和响应模式上具有相似性。通过预测请求的特征，可以更好地进行负载均衡和调度，从而减少长尾延迟并提高资源利用率。

技术框架：Seer系统的整体框架包含三个主要模块：分割rollout、上下文感知调度和自适应分组推测解码。分割rollout将请求动态分配到不同的worker，以实现负载均衡。上下文感知调度根据请求的上下文信息（例如prompt）预测其完成时间，并优先调度预计完成时间较短的请求。自适应分组推测解码则通过将相似的请求分组，并利用推测解码加速生成过程。

关键创新：Seer的关键创新在于将上下文学习引入到同步强化学习系统中，并设计了相应的分割rollout、上下文感知调度和自适应分组推测解码机制。与现有方法相比，Seer能够更有效地利用资源，减少长尾延迟，并提高整体吞吐量。

关键设计：分割rollout采用动态分配策略，根据worker的负载情况和请求的预测完成时间进行分配。上下文感知调度使用一个轻量级的模型来预测请求的完成时间，并根据预测结果进行优先级排序。自适应分组推测解码则根据请求的相似度进行分组，并使用共享的上下文信息进行推测解码。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Seer在生产级RL工作负载上实现了高达2.04倍的端到端rollout吞吐量提升，同时显著降低了72-94%的长尾延迟。这些结果表明Seer能够显著提高同步RL系统的效率和性能，使其更适用于大规模LLM的训练。

🎯 应用场景

Seer可应用于各种需要大规模LLM强化学习的场景，例如对话系统、文本生成、代码生成等。通过提高rollout效率，Seer可以加速LLM的训练过程，降低训练成本，并提升LLM的性能。该研究对于推动LLM在实际应用中的普及具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has emerged as a critical technique for advancing modern Large Language Models (LLMs), yet existing synchronous RL systems face severe performance bottlenecks. The rollout phase, which dominates end-to-end iteration time, suffers from substantial long-tail latency and poor resource utilization due to inherent workload imbalance. We present Seer, a novel context learning RL system that addresses these challenges through a key observation: requests sharing the same prompt exhibit strong similarities in output lengths and response patterns. Leveraging this insight, Seer introduces three coordinated techniques: (1) divided rollout for dynamic load balancing, (2) context-aware scheduling to mitigate long-tail request delays, and (3) adaptive grouped speculative decoding to accelerate generation. These mechanisms work in concert to markedly reduce long-tail latency and improve resource efficiency during rollout. Evaluations on production-grade RL workloads demonstrate that Seer achieves up to 2.04$\times$ end-to-end rollout throughput improvement compared to the state-of-the-art synchronous RL systems, while notably reducing long-tail latency by 72-94%.