全网首发！清华周伯文团队最新综述，把大模型强化学习讲透了！

原创于 2025-10-13 20:02:03 发布 · 1.1k 阅读

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#人工智能 #大数据 #python #pytorch #开发语言 #架构

创新点

本文首次系统性地综述了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用，涵盖了从基础组件到实际应用的各个方面。这种全面性使得研究人员能够快速了解该领域的全貌。
文章详细讨论了多种奖励设计方法，包括可验证奖励、生成式奖励、密集奖励和无监督奖励，并分析了每种方法的优势和适用场景。例如，可验证奖励在数学和编码任务中的应用，以及生成式奖励在非可验证任务中的潜力。

方法

本文采用系统性综述的研究方法，全面梳理了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用。首先，文章从基础组件入手，深入分析了奖励设计、策略优化和采样策略等关键要素，并探讨了这些组件在不同研究方向中的技术路径。接着，文章聚焦于RL在LRMs中面临的几个基础性问题，如RL的角色、与监督微调的比较、模型先验等，通过对比和分析，揭示了这些问题的复杂性和研究现状。此外，文章还详细考察了RL训练所需的资源，包括静态语料库、动态环境和RL基础设施，评估了这些资源对训练效果的影响。在应用层面，文章广泛覆盖了RL在编码任务、代理任务、多模态任务、多智能体系统、机器人任务和医疗任务等多个领域的实际应用，总结了不同领域中RL的应用模式和挑战。

强化学习在大型推理模型中的应用框架

本图展示了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的应用框架。图中首先介绍了RL的基础组件，包括奖励设计、策略优化和采样策略。奖励设计部分涵盖了可验证奖励、生成式奖励、密集奖励和无监督奖励等多种类型，这些奖励机制在不同任务中发挥着关键作用。策略优化部分则涉及基于批评家的算法和无批评家的算法，这些算法通过不同的方式优化模型的策略，以提高模型的推理能力。采样策略部分探讨了动态和结构化采样方法，以及采样超参数的调整，这些策略对于提高RL训练的效率和稳定性至关重要。

强化学习在大型推理模型中的发展历程

本图展示了强化学习（RL）在大型推理模型（LRMs）中的发展历程和主要方法。图中首先回顾了基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）这两种主要的RL方法，它们在对齐人类偏好方面取得了显著成果。然而，随着研究的深入，人们发现这些方法在解决复杂逻辑任务（如数学和编程）方面存在局限性。因此，研究者们开始探索新的方向，即通过可验证的奖励信号（RLVR）来激励模型的推理能力。这种方法在DeepSeek-R1和OpenAI o1等模型中得到了成功应用，显著提升了模型在数学和编程任务上的表现。

强化学习的基本组件及语言模型作为代理的配置

本图展示了强化学习（RL）的基本组件以及语言模型（LMs）作为强化学习代理的配置方式。图中首先介绍了强化学习的基本概念，包括状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy）。在强化学习的框架中，代理（Agent）与环境（Environment）进行交互，代理根据当前状态选择动作，环境则根据代理的动作提供新的状态和奖励。这一过程通过马尔可夫决策过程（MDP）来形式化描述，其中状态空间（S）、动作空间（A）、转移概率（P）、奖励函数（R）和折扣因子（γ）是其核心组成部分。

实验

本表提供了关于开源强化学习（RL）训练的大型语言模型（LLMs）的详细信息。这些模型在不同的组织、架构、参数规模、算法和模态方面存在差异，反映了当前RL在LLMs领域研究的多样性和进展。表中首先列出了模型的名称和发布日期，这有助于追踪模型的发布时间和发展趋势。接着，表中指出了每个模型的组织来源，如清华大学、上海人工智能实验室、阿里巴巴等，这些信息有助于了解哪些机构在该领域处于领先地位。在架构方面，本表展示了不同模型采用的架构类型，包括密集型（Dense）、混合专家（MoE）、稀疏注意力（Sparse Attention）等。这些架构选择对模型的性能和效率有重要影响，例如，MoE架构能够通过专家混合提高模型的表达能力和计算效率。在架构方面，本表展示了不同模型采用的架构类型，包括密集型（Dense）、混合专家（MoE）、稀疏注意力（Sparse Attention）等。参数规模是表中的另一个关键信息，它显示了模型的大小，从几亿到数千亿不等。参数规模直接影响模型的复杂性和推理能力，较大的模型通常能够处理更复杂的任务，但也需要更多的计算资源。

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