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大语言模型（LLMs）的推理能力是当下研究热点，强化学习在其复杂推理任务微调中广泛应用。这篇论文深入剖析了相关算法，发现简单的拒绝采样基线方法表现惊人，还提出了新算法。快来一探究竟，看看这些发现如何颠覆你对LLMs训练的认知！
论文标题
A Minimalist Approach to LLM Reasoning: from Rejection Sampling to Reinforce
来源
arXiv:2504.11343v1 [cs.LG] 15 Apr 2025
https://arxiv.org/abs/2504.11343
文章核心
研究背景
在大语言模型（LLMs）的后训练阶段，近端策略优化（PPO）是常用方法，但它存在计算开销大、算法复杂等问题。同时，一些简单有效的强化学习（RL）算法逐渐受到关注，如GRPO在训练模型（如DeepSeek - R1）上取得成功，但对其有效性来源了解不足。
研究问题
- RL算法中不同方法处理负样本的方式差异较大，负样本在LLMs训练中的作用和影响尚不明确，例如简单地基于最终答案正确性定义负样本可能过于粗糙。
- GRPO算法细节缺乏充分文档记录，其性能优势是源于自身固有优点，还是与之前研究方法的延续性，有待探究。
- 在基于奖励的LLMs后训练中，算法设计和样本选择的重要性尚不清晰，难以确定哪种因素对模型性能提升更关键。
主要贡献
- 重新评估简单基线方法：发现仅使用正样本训练的简单拒绝采样基线方法RAFT，性能与最先进的RL方法GRPO差距极小，在早期训练阶段收敛更快，挑战了传统认为RL方法因利用负反馈而更强大的观点。
- 剖析GRPO优势来源：通过消融实验揭示，GRPO的主要优势并非奖励归一化，而是丢弃了完全错误响应的提示，为理解和改进基于策略梯度的RL算法提供了关键依据。
- 提出新算法Reinforce - Rej：基于研究成果提出Reinforce - Rej算法，它选择性过滤完全正确和完全错误的样本，提高了KL效率和稳定性，为奖励基策略优化提供了一个简单且有竞争力的基线。
- 明确样本选择重要性：强调在基于奖励的LLMs后训练中，样本选择比算法设计更重要，未来研究应聚焦于更合理地选择和利用样本，而不是盲目依赖负样本。
方法论精要
- 核心算法/框架：研究涉及RAFT、Policy Gradient（包括Reinforce）、GRPO、Iterative DPO、RAFT++等算法。其中，RAFT通过拒绝采样选择正样本微调模型；Policy Gradient旨在优化策略网络以最大化期望奖励；GRPO改进了Policy Gradient，采用优势函数并进行奖励归一化；Iterative DPO基于成对比较数据集优化对比损失；RAFT++则是对RAFT应用重要性采样和裁剪技术的扩展算法。
- 关键参数设计原理：在实验中，使用AdamW优化器，学习率为$ 1×10^{-6} 。每次迭代采样 1024 个提示， R A F T 和 G R P O 每个提示生成 。每次迭代采样1024个提示，RAFT和GRPO每个提示生成 。每次迭代采样1024个提示，RAFT和GRPO每个提示生成 n = 4 $个响应，训练小批量大小设置为512，模型训练时最多生成4096个令牌。这些参数设置基于verl框架推荐，以平衡模型训练的效率和效果。
- 创新性技术组合：RAFT++结合了重要性采样和裁剪技术，在采样过程中纠正分布偏移，同时通过裁剪防止更新过大导致训练不稳定，有效提升了模型性能。Reinforce - Rej算法则创新性地同时过滤完全正确和完全错误的样本，避免不良样本对训练的干扰，提高模型训练的稳定性和效率。
- 实验验证方式：选择数学推理任务进行实验，使用Numina - Math数据集，该数据集包含约860k数学问题及答案，来源广泛。模型选择Qwen2.5 - Math - 7B - base和LLaMA - 3.2 - 3B - instruct。基线方法包括Base模型（未经过特定RL算法微调）、Iterative DPO、Reinforce、GRPO、PPO等。通过对比不同算法在多个基准测试（Math500、Minerva Math、Olympiad Bench）上的平均@16准确率来评估模型性能。
实验洞察
- 性能优势：在Qwen2.5 - Math - 7B - base模型上，RAFT平均准确率达49.9%，超过Iterative DPO（48.2%），接近PPO（51.8%）；RAFT++进一步提升至52.5%，与GRPO的53.9%非常接近。在LLaMA - 3.2 - 3B - instruct模型上，RAFT平均准确率为26.3%，RAFT++为27.5%，均优于Reinforce（23.4%）。
- 效率突破：RAFT++在早期训练阶段收敛速度比GRPO更快，其在训练前期准确率提升迅速。这得益于其仅使用正样本训练，能快速聚焦有效信息，使模型在早期训练中快速学习和提升性能。
- 消融研究：研究发现从RAFT++到GRPO，RAFT++早期收敛快但后期被超越，原因是仅从正样本学习导致策略熵快速下降，限制了探索能力。从Reinforce到GRPO的关键优势在于丢弃完全错误的样本，如“Reinforce + Remove all wrong”变体比Vanilla Reinforce性能提升显著，而奖励归一化对性能提升贡献较小。