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TRL でデルタ重み同期を実装：トリリオンパラメータをハブバケットで管理

TRL は非同期強化学習において、変更されたモデルパラメータのみを送信する「デルタ重み同期」手法を導入し、データ転送量をギガバイトからメガバイトに削減した。また、Hugging Face Hub のバケット機能を活用して学習器と推論エンジンの通信を分離し、帯域幅の大幅な節約を実現した。