RadixArkが開発したオープンソースフレームワーク「Miles」が、大規模言語モデル（LLM）の強化学習ポストトレーニングの領域で新たな可能性を開いています。このフレームワークは、複数の最先端技術を統合することで、効率的で拡張性の高い学習環境を実現しています。 Milesの特徴は、その構成要素にあります。ロールアウト（サンプル生成）にはSGLangを採用し、実際のモデル学習にはNVIDIA Megatron-LMの強力な分散学習機能を活用しています。さらに、Rayのオーケストレーション機能により、複数のマシンやGPUにわたる大規模な学習パイプラインを効率的に管理することが可能です。これらの要素をPyTorchネイティブな拡張性の背後にまとめることで、ユーザーは小規模で柔軟にカスタマイズ可能なインターフェースを通じて、複雑な分散学習システムを操作できます。 LLMの強化学習ポストトレーニングは、モデルの性能向上において重要なプロセスです。従来は異なるツールやフレームワークを組み合わせる必要があり、統合の複雑さが課題でした。Milesはこうした問題を解決し、プラグイン可能な設計により研究者や開発者が自分たちのニーズに合わせたカスタマイズが容易になります。オープンソースとして公開されることで、AIコミュニティ全体の研究と開発の加速が期待されています。