基于大语言模型的强化学习稳定性：公式化与实践
✨步子哥 (steper) •
2025年12月07日 21:14
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<title>基于大语言模型的强化学习稳定性：公式化与实践</title>
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<!-- Header section -->
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<h1 class="title">基于大语言模型的强化学习稳定性：公式化与实践</h1>
<p class="authors">Chujie Zheng, Junrong Lin, Kai Dang, Bowen Yu, Mingze Li, Huiqiang Jiang, Feng Hu, Yuyong Liu, Hao Lin, An Yang, Jingren Zhou, Chen Wu, Junyang Lin, Qwen Team, Alibaba Inc.</p>
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<!-- Content grid -->
<div class="content-grid">
<!-- Abstract section -->
<section class="section full-width">
<h2 class="section-title">
<i class="material-icons">description</i>
摘要
</h2>
<div class="section-content">
本文提出了一种<span class="highlight">新颖的公式化方法</span>，用于大语言模型的强化学习，解释了为什么以及在什么条件下，真正的序列级奖励可以通过替代令牌级目标在策略梯度方法（如REINFORCE）中优化。我们的方法解决了大语言模型强化学习训练中常见的<span class="highlight">不稳定性问题</span>，提供了理论基础和实际实施方案。
</div>
</section>
<!-- Introduction section -->
<section class="section">
<h2 class="section-title">
<i class="material-icons">lightbulb</i>
引言
</h2>
<div class="section-content">
强化学习(RL)已成为增强大语言模型(LLMs)解决复杂问题能力的关键技术范式。然而，大语言模型的强化学习训练常常面临不稳定性问题，导致性能次优和训练困难。
<div class="key-point">
本文通过提出一种新颖的公式化方法来解决这些挑战，从而稳定强化学习过程。
</div>
</div>
<div class="image-container">
<img src="https://sfile.chatglm.cn/moeSlide/image/c6/c6fe3060.jpg" alt="大语言模型概念图">
</div>
</section>
<!-- Methodology section -->
<section class="section">
<h2 class="section-title">
<i class="material-icons">science</i>
方法论
</h2>
<div class="section-content">
我们的方法引入了<span class="highlight">一阶近似视角</span>来理解和解决大语言模型强化学习训练中的不稳定性问题。我们推导了令牌级目标能够有效优化序列级奖励的理论条件。
<div class="key-point">
该公式化为在大语言模型中实施稳定的强化学习训练提供了实用指导。
</div>
</div>
<div class="image-container">
<img src="https://sfile.chatglm.cn/moeSlide/image/ad/ad1b9a1c.jpg" alt="方法论图示">
</div>
</section>
<!-- Results section -->
<section class="section">
<h2 class="section-title">
<i class="material-icons">analytics</i>
实验结果
</h2>
<div class="section-content">
实验结果表明，与常规方法相比，我们提出的方法显著提高了训练稳定性。我们的方法在各种基准任务上实现了更好的收敛性能和更高的最终性能。
<div class="key-point">
一阶近似有效地捕捉了强化学习过程的基本动态，同时保持了计算效率。
</div>
</div>
<div class="image-container">
<img src="https://sfile.chatglm.cn/moeSlide/image/14/14c69370.jpg" alt="实验结果可视化">
</div>
</section>
<!-- Conclusion section -->
<section class="section">
<h2 class="section-title">
<i class="material-icons">check_circle</i>
结论
</h2>
<div class="section-content">
本文提出了一种新颖的稳定大语言模型强化学习的公式化方法，从一阶近似角度解决了不稳定性问题。理论分析和实验结果都验证了我们方法的有效性。
<div class="key-point">
这项工作为开发更稳定、高效的大语言模型强化学习训练方法提供了宝贵见解。
</div>
</div>
</section>
<!-- References section -->
<section class="section full-width">
<h2 class="section-title">
<i class="material-icons">menu_book</i>
参考文献
</h2>
<div class="section-content">
[1] OpenAI (2024). 基于人类反馈的强化学习.<br>
[2] Guo等人 (2025). 大语言模型强化学习训练的挑战.
</div>
</section>
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<!-- Footer -->
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