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谈谈网站开发流程,肥西县城乡建设局网站,做网站软文怎么弄,网站模板版权如今#xff0c;强化学习#xff08;RL#xff09;已成为提升大语言模型#xff08;LLM#xff09;复杂推理与解题能力的关键技术范式#xff0c;而稳定的训练过程对于成功扩展 RL 至关重要。由于语言具有强烈的上下文属性#xff0c;LLM 的 RL 通常依赖序列级奖励 ——…如今强化学习RL已成为提升大语言模型LLM复杂推理与解题能力的关键技术范式而稳定的训练过程对于成功扩展 RL 至关重要。由于语言具有强烈的上下文属性LLM 的 RL 通常依赖序列级奖励 —— 即根据完整生成序列给一个标量分数。然而主流 RL 算法如 REINFORCE 与 GRPO普遍采用基于 token 的优化目标。这种「奖励在序列级、优化在 token 级」的不匹配引发了对于它们理论健全性与训练稳定性的担忧因此已经有研究尝试直接使用序列级优化目标。此外token 级优化目标在混合专家MoE模型的 RL 训练中带来了新的挑战比如 MoE 的动态专家路由机制可能破坏 token 级重要性采样比的有效性。由此引出的关键问题是在什么条件下用 token 级目标优化序列级奖励是合理的有效程度又是怎样的针对这些问题阿里千问团队提出了一种针对 LLM 的全新 RL 公式化方法。核心洞察是为了优化序列级奖励的期望值可以使用一个替代surrogatetoken 级目标作为其一阶近似。这一近似在以下两种偏差都足够小的条件下才成立训练与推理之间的数值差异用于采样响应的 rollout 策略与需要优化的目标策略之间的偏差这一观点从原理上解释了多种 RL 稳定训练技巧的有效性比如 1重要性采样权重天然出现在基于该一阶近似的 token 级替代目标中2剪切Clipping机制通过限制策略变化幅度来抑制策略陈旧3在 MoE 中路由重放Routing Replay方法通过在策略优化过程中固定专家路由能够同时减少训练–推理差异与策略陈旧从而提高训练稳定性。论文标题Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs: Formulation and Practices论文地址https://www.arxiv.org/pdf/2512.01374为验证本文理论洞察并探索实现稳定 RL 训练的有效实践团队使用一个 30B 参数的 MoE 模型进行大量实验总计耗费数十万 GPU 小时。主要结论包括如下在 on-policy 训练中带重要性采样校正的基本策略梯度方法能够实现最高的训练稳定性在引入 off-policy 更新以加速收敛时即将大规模生成的响应批次拆分成多个 mini-batch 进行多次梯度更新要缓解因策略陈旧而导致的不稳定性就必须同时使用 Clipping 与 Routing Replay在训练稳定后不同冷启动方式的模型最终性能趋于一致。这说明未来研究应更关注 RL 方法本身而不必过度强调冷启动细节。随着 RL 训练的持续冷启动带来的差异最终会消失。大语言模型LLM强化学习的公式化方法团队将一个由参数 θ 表示的自回归大语言模型LLM定义为策略 π_θ。他们使用 表示提示集用 表示数据集。在策略 π_θ 下给定提示 x模型生成响应 y 的似然可写作其中 |y| 是响应 y 的 token 数。由于团队采用的是序列级奖励设置即对整个响应 y 赋予一个标量奖励 R (x, y)因此专注于序列级优化而不考虑基于价值函数的设置比如 PPO其中每个 token 会从价值模型获得一个标量评分从而引导策略优化。至于为什么不采用价值函数方法是因为团队发现构建通用、可扩展且可靠的价值模型本身就极为困难甚至几乎不可能。直接优化期望序列级奖励非常困难团队的公式化方法从真正希望最大化的序列级奖励期望出发其中 π_θ 是目标策略。由于模型生成响应通常并非在训练引擎如 Megatron、FSDP中完成而是在推理引擎如 SGLang、vLLM中进行团队采用重要性采样IS来完成等价的变换Token 级目标作为序列级目标的一阶近似关键步骤是引入以下替代的 token 级优化目标其梯度为这一梯度形式实际上就是带 token 级重要性采样权重的基本策略梯度算法REINFORCE。核心洞察是公式 (3) 中的 token 级目标可以视为公式 (1) 中序列级目标的一阶近似。也就是说团队用一个更易优化的 token 级替代目标来逼近真正希望最大化的序列级期望奖励。一阶近似成立的条件为了使上述一阶近似有效需要满足一个关键条件目标策略 π_θ 与 rollout 策略 μ_{θ_old} 必须足够接近。这一点乍看不太直观因此为了便于理解对于给定的提示 x 和任意 token y_t团队将其重要性采样权重IS重写为MoE 模型的挑战及 Routing Replay 方法对于 MoE 模型而言使一阶近似成立的条件变得更为复杂。具体来说在生成每个 token 的前向计算中MoE 模型会通过专家路由机制动态选择并激活少量专家参数。将专家路由纳入公式 (5) 后MoE 模型的 token 级 IS 权重可写为由此可以看出MoE 场景下的强化学习挑战在于专家路由与训练 — 推理差异、策略陈旧的紧密耦合从而更容易导致公式 (3) 中基于一阶近似的 token 级替代优化目标失效。Routing Replay 使一阶近似重新成立但可能引入偏差由于专家路由会削弱 MoE 模型中一阶近似的有效性可通过 Routing Replay 方法消除这一影响。Routing Replay 的核心思想是在策略优化过程中固定路由到的专家从而稳定 MoE 模型的 RL 训练使其在优化行为上更接近稠密模型。Routing Replay 主要有两种具体实现方式Vanilla Routing ReplayR2 与 Rollout Routing ReplayR3。R2 的目标是减轻专家路由对策略陈旧的影响其方法是在梯度更新阶段复现训练引擎中 rollout 策略所选择的路由专家R3 的目标是减轻专家路由对训练 — 推理差异的影响其实现方式是在训练引擎中统一复现推理引擎中 rollout 策略所选定的路由专家。这一做法不仅降低了训练 — 推理差异也同时缓解了专家路由对策略陈旧的影响实验结果在实验中团队对公式 (3) 的 REINFORCE 优化目标进行了两项最小化修改从而构建了一个极简基线算法称为 MiniRL。团队在数学推理任务上进行了实验内容为模型生成的回答会与标准答案比对并获得一个二值奖励。团队构建了包含 4096 道、均具有经过验证答案的数学题目作为 RL 训练的提示集。评测时团队在 HMMT25、AIME25 和 AIME24 基准上这三个基准共包含 90 道竞赛级数学题分别采样 32 个响应并报告其平均准确率。实验采用了从 Qwen3-30B-A3B-Base 微调得到的冷启动模型。训练采用 BF16 精度而推理由于使用 FP8 精度而具有更低数值精度从而构成一种严格的应力测试场景即训练与推理之间存在较大的数值差异。除了训练奖励团队还监测了两项动态指标目标策略的 token 级熵以及推理引擎与训练引擎中 rollout 策略之间的 KL 散度。On-policy 训练结果从下图 1 中团队得到了以下观察结果与结论MiniRL即带重要性采样校正的基本策略梯度算法取得了最佳性能和最高训练稳定性。即使训练过程仍然稳定引入长度归一化仍会导致性能下降。这一现象符合预期因为长度归一化破坏了对真实序列级奖励的一阶近似从而使 token 级优化目标产生偏差。移除训练 — 推理阶段的 IS 校正会导致训练迅速崩溃并伴随熵的急剧下降。这进一步验证了IS 权重是该一阶近似中不可或缺的组成部分一旦移除token 级优化目标将立即失效。Off-policy 训练结果从下图 2 至图 4 中团队得到了以下观察结果与结论一旦引入 off-policy 更新Routing Replay 与 clipping 都成为实现稳定训练的关键要素。具体来讲如图 2 和图 3 所示只要缺失 Routing Replay 或 clipping 中的任一项训练都会提前崩溃进而导致峰值性能下降。这说明Routing Replay 能够缓解专家路由带来的不稳定因素Clipping 则能有效抑制过度激进的策略更新。两者共同作用从而抑制策略陈旧保障训练稳定性。不同冷启动初始化的结果在下图 5 中团队展示了三种不同的冷启动初始化方式最终都取得了相近的性能。这一现象表明研究重点应更多放在强化学习RL方法本身而不必过度关注冷启动初始化的具体细节。此外通过对比图 1 至图 4团队发现无论是 on-policy 还是 off-policy只要训练过程得以稳定其峰值性能都高度一致。这些结果进一步说明稳定的训练过程在成功扩展 RL 中起着决定性作用。如何学习大模型 AI 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