یادگیری تقویتی برای مدل‌های بزرگ به سمت خوشه‌های GPU بزرگ‌تر و داده‌های آموزشی حجیم‌تر پیش می‌رود و کارایی آموزش اکنون به یک اولویت اصلی تبدیل شده است. جدیدترین تحقیقات تیم تنسنت هونیوان بر روی یک مشکل نادیده‌گرفته‌شده تمرکز دارد: زمانی که مدل‌ها داده‌های آموزشی خود را تولید می‌کنند و مقیاس‌گذاری تولید (rollout generation) و آموزش با سرعت‌های متفاوتی انجام می‌شود، اندازه دسته (batch size) چگونه باید بازتعریف شود؟
این مطالعه از نظریه کلاسیک اندازه دسته بحرانی آغاز می‌شود و آن را برای سناریوی جدید یادگیری تقویتی آنلاین مدل‌های زبان بزرگ بازنویسی می‌کند. نتیجه‌گیری عملی است: در دو الگوریتم اصلی، GRPO و PPO، با تنظیم نرخ یادگیری در یک محدوده مشخص از افزایش اندازه دسته، می‌توان اطمینان حاصل کرد که «هر پاسخ» آنچه را که باید بیاموزد، بدون رقیق شدن، یاد می‌گیرد. به عبارت دیگر، اندازه دسته همیشه با بزرگ‌تر شدن بهتر نیست و ثابت هم نیست—بلکه در یک نقطه بهینه مشخص وجود دارد که می‌توان آن را تنظیم دقیق کرد.
از نظر هزینه‌های سخت‌افزاری واقعی، مزایای این رویکرد قابل توجه است. با یک پیکربندی سخت‌افزاری ثابت، افزایش اندازه دسته می‌تواند توان عملیاتی فاز تولید PPO را تا ۲.۲۹ برابر افزایش دهد؛ در حالی که بهترین پیکربندی GRPO اندازه‌گیری شده، به همان هدف اعتبارسنجی با ۲۹ درصد زمان کمتر نسبت به قبل دست می‌یابد. برای تیم‌های آموزشی که دائماً از GPUها استفاده می‌کنند، این به معنای یا اتمام سریع‌تر کار با همان خوشه و هدف است، یا پردازش بیشتر در همان بازه زمانی—که عملاً هزینه‌های اضافی را از گران‌ترین بخش تولید یادگیری تقویتی حذف می‌کند.
اهمیت این تحقیق در ارائه یک راهکار عملی برای مقیاس‌گذاری یادگیری تقویتی آنلاین (RL) است: در یادگیری تقویتی، مدل هم نقش دانش‌آموز و هم نقش طراح سؤال را ایفا می‌کند. عدم تطابق بین مقیاس‌گذاری تولید و آموزش، منبع اصلی حفره کارایی است، و ترکیب اندازه دسته بحرانی و تنظیم نرخ یادگیری دقیقاً این شکاف را پر می‌کند. در حالی که صنعت هنوز بر سر اینکه چه کسی بزرگترین مدل را دارد رقابت می‌کند، تنسنت هونیوان در حال تیز کردن چاقوی خود برای کارآمدتر کردن سخت‌افزار موجود از نظر هزینه است.