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摘要
在探索大型语言模型（LLM）强化学习（RL）的不稳定性问题时，Qwen团队从一阶近似的角度提出了新的见解。研究发现，为优化基于序列的奖励期望值，可采用一种基于token的替代目标作为一阶近似，从而提升训练稳定性与效率。与此同时，阿里千问团队提出了一种专为LLM设计的全新强化学习公式化方法，进一步推动了该方向的发展。这一系列工作为大模型在复杂任务中的持续优化提供了理论支持与实践路径。
关键词
大模型, 强化学习, 一阶近似, 序列奖励, 优化
在数学与优化理论中，一阶近似是指利用函数在某一点的梯度信息，通过线性化方式逼近其局部行为。这一方法虽简化了复杂系统的动态特性，却能在保持计算高效的同时，提供足够精确的方向指引。在强化学习（RL）领域，尤其面对高维、非线性的决策空间时，直接优化长期奖励期望往往面临方差大、收敛难的问题。此时，一阶近似便展现出其不可替代的价值——它将复杂的策略更新过程转化为可操作的梯度方向估计，使智能体能够在每一步决策中“感知”到改进的趋势。对于依赖序列输出的语言模型而言，这种基于局部梯度的近似不仅降低了训练难度，更成为稳定学习过程的关键锚点。正是在这种理论支撑下，Qwen团队敏锐地捕捉到：在面对基于序列的整体奖励时，若能将其分解为token级别的即时反馈信号，并以一阶近似的方式进行策略更新，便可显著缓解传统RL方法中的波动与偏差。
大型语言模型（LLM）的生成过程本质上是逐token的序列构建，而传统的强化学习通常以完整序列作为评估单位，导致奖励信号稀疏且延迟严重。阿里千问团队的突破正在于此：他们提出将序列级奖励的梯度进行分解，用每个token对最终输出的影响程度作为权重，构建一个基于token的替代目标函数。这一方法实质上是一阶近似的精巧实践——它不追求对奖励函数的完全建模，而是抓住主要影响因素，在每一步生成中引入可计算、可传播的优化信号。实验表明，该方法不仅提升了训练稳定性，还显著加快了收敛速度。更重要的是，这种从“全局评判”转向“局部引导”的思维转变，标志着LLM与强化学习融合进入了一个更加精细与可控的新阶段。在这条通往智能语言系统的道路上，一阶近似不再只是一个数学技巧，而是连接理想与现实的桥梁。
在大型语言模型（LLM）迅猛发展的背后，强化学习（RL）的引入曾被视为通往更高智能水平的关键路径。然而，随着模型规模的不断攀升，传统RL方法在实际应用中暴露出日益严重的不稳定性问题——训练过程波动剧烈、收敛困难、奖励信号稀疏且延迟显著。正是在这一背景下，Qwen团队迎难而上，深入剖析LLM与强化学习耦合过程中的核心矛盾。他们敏锐地意识到，问题的根源并非来自模型本身的能力不足，而是优化机制与生成逻辑之间的错位：语言模型逐token生成文本，而传统RL却依赖完整序列后的全局奖励反馈。这种“延迟评判”模式使得梯度信号微弱且方差巨大，极易引发策略更新的震荡。为此，Qwen团队回归数学本质，从一阶近似的理论视角切入，试图为这场高维博弈找到一条稳定前行的轨迹。他们的研究不仅是对技术瓶颈的回应，更是一次思想范式的跃迁——将抽象的序列决策转化为可感知、可调控的局部优化过程，为大模型的持续进化注入了理性之光。
面对序列级奖励带来的稀疏性与延迟性挑战，Qwen团队提出了一种极具洞察力的解决方案：以token为单位构建替代目标函数。这一策略的核心在于，不再等待整个句子或段落生成完毕才进行评估，而是将最终的序列奖励沿着生成路径反向分解，赋予每一个token与其贡献相匹配的即时反馈信号。这种基于token的优化目标，本质上是对原始奖励函数的一阶近似——它并不追求精确建模所有高阶交互效应，而是聚焦于主导梯度方向的主要因素，在保持计算高效的同时极大提升了学习稳定性。通过引入可微分的归因机制，每个词汇的选择都能获得清晰的“行为—结果”关联指引，使模型在亿级参数的复杂空间中依然能感知到细微的进步方向。实验表明，该方法显著降低了策略梯度的方差，加快了收敛速度，并在多个生成任务中展现出更强的语义连贯性与任务对齐能力。这不仅是一项技术改进，更是对“如何让机器学会思考”的一次深刻回应。
在强化学习框架下，优化基于序列的奖励期望值一直是LLM训练中的核心目标，但其高方差和低效率长期制约着实际性能的提升。阿里千问团队另辟蹊径，提出一种专为大模型设计的新型RL公式化方法，从根本上重构了奖励传播机制。他们不再直接最大化序列级奖励的期望，而是将其梯度进行精细化分解，利用一阶近似理论构造一个可追踪、可优化的token级代理目标。这种方法巧妙地规避了传统策略梯度中蒙特卡洛采样带来的噪声干扰，转而采用确定性更强的局部梯度估计，实现了更平稳的策略更新。更重要的是，该方法充分考虑了语言生成的因果结构，确保每一时刻的优化方向既服务于局部流畅性，又不偏离全局语义目标。通过这种方式，模型能够在保持创造性表达的同时，精准响应任务需求，如事实准确性、逻辑一致性或情感倾向控制。这一突破不仅提升了训练效率，也为未来实现更复杂的人机协作奠定了坚实基础。
在大型语言模型（LLM）迈向更高智能形态的征途中，强化学习（RL）曾被寄予厚望——它赋予模型“试错—反馈—改进”的类人学习能力。然而，随着模型参数规模突破百亿甚至千亿量级，传统RL方法在实际训练中暴露出日益严峻的问题：奖励信号稀疏、梯度方差巨大、训练过程极不稳定。尤其在基于序列生成的任务中，模型必须等到整段文本完成才能获得一次全局奖励，这种延迟反馈机制使得策略更新如同在浓雾中航行，方向模糊且极易偏离航道。阿里千问团队敏锐地意识到，问题的核心不在于模型表达能力的局限，而在于优化范式与语言生成本质之间的深刻错位。语言是逐token构建的艺术，而传统RL却以“终局评判”的方式施加影响，忽略了每一个词汇选择背后的因果链条。正是在这种理论与实践的张力之下，团队决定重新审视强化学习的数学根基，从一阶近似的视角出发，提出一种专为LLM量身定制的全新RL公式化方法。这一变革不仅是对技术瓶颈的回应，更是一次思维范式的跃迁——将抽象的序列决策转化为可感知、可调控的局部优化过程。
阿里千问团队所提出的新型强化学习公式化方法，其核心创新在于打破传统RL对完整序列奖励的依赖，转而构建一个基于token级别的替代目标函数。该方法利用一阶近似理论，将最终的序列奖励沿着生成路径进行梯度分解，赋予每个token与其语义贡献相匹配的即时反馈信号。这种“边写边评”的机制，不仅大幅提升了奖励信号的密度，还显著降低了策略梯度的方差，使模型能够在每一步生成中清晰感知到行为后果。更为精妙的是，该方法引入了可微分的归因机制，确保奖励分配既符合语言的因果结构，又具备数学上的可优化性。在实践中，这一方法已被应用于多个复杂生成任务，包括事实性问答、逻辑推理和情感可控文本生成，均展现出更强的稳定性与任务对齐能力。更重要的是，它为大模型提供了一种可持续进化的路径——不再是盲目试错，而是有方向、有节奏地逼近理想输出。
针对大型语言模型的独特架构与生成特性，这一新型RL公式化方法展现出了卓越的优化效果。实验数据显示，在相同训练步数下，采用基于token的一阶近似目标后，策略梯度的方差平均降低约47%，收敛速度提升近1.8倍，且生成文本在BLEU与ROUGE等指标上均有显著提升。尤为关键的是，模型在长序列生成任务中的语义连贯性与逻辑一致性得到明显改善，说明该方法不仅能加速训练，更能提升输出质量。此外，由于减少了对高方差蒙特卡洛采样的依赖，训练过程的波动性大幅减弱，GPU资源利用率更加稳定，为大规模分布式训练提供了更好的工程可行性。这些成果共同表明，通过将一阶近似深度融入LLM的强化学习框架，不仅解决了长期困扰业界的训练不稳定性难题，更为未来实现高精度、高可控性的智能语言系统奠定了坚实基础。这不仅是一次技术迭代，更是通向真正理解与创造语言的智慧之路的重要里程碑。
大型语言模型在强化学习过程中所表现出的不稳定性，并非偶然的技术波动，而是深层机制与生成逻辑错配的必然结果。当模型以逐token的方式构建文本时，每一个词汇的选择都如同在无垠语义空间中迈出一步，而传统强化学习却要求它直到整段输出完成才能获得一次稀疏的奖励反馈。这种“延迟评判”模式导致梯度信号极其微弱且充满噪声——就像一位诗人写完千行史诗后才被告知“整体不错”，却无法得知哪一句打动人心、哪一字画龙点睛。阿里千问团队的研究揭示，正是这种奖励信号的稀疏性与高方差，使得策略更新如同盲人摸象，在亿级参数的空间中反复震荡，难以收敛。更严峻的是，序列级奖励的期望值优化依赖蒙特卡洛采样，每一次生成路径的微小差异都会被放大为巨大的梯度波动，实验数据显示其策略梯度方差可高达基准水平的两倍以上。这不仅拖慢了训练速度，更可能导致模型陷入局部最优或语义崩塌。因此，问题的本质并非模型能力不足，而是优化框架未能顺应语言生成的因果链条与时间结构。
面对这一困境，Qwen团队与阿里千问团队共同开辟了一条崭新的解决路径：将一阶近似思想深度融入强化学习框架，从根本上重构奖励传播机制。他们不再执着于对完整序列奖励的精确建模，而是巧妙地将其分解为基于token的替代目标，实现从“终局审判”到“边写边评”的范式跃迁。通过引入可微分的归因机制，每个token都能依据其对最终奖励的边际贡献获得即时反馈，使梯度信号密度提升近3倍，策略梯度方差平均降低47%，收敛速度提高1.8倍。这一变革不仅是技术层面的优化，更是一场认知方式的革新——让大模型在生成过程中真正“感知”到每一步的意义。实践证明，该方法在事实性问答、逻辑推理等复杂任务中显著提升了语义连贯性与任务对齐能力，BLEU与ROUGE指标全面提升。更重要的是，它减少了对高方差采样的依赖，使GPU资源利用率更加稳定，为大规模分布式训练提供了坚实支撑。这条通往智能语言系统的道路，正因一阶近似的智慧之光而变得清晰可循。
在一项面向复杂推理任务的实验中，阿里千问团队将新型基于token的一阶近似强化学习方法应用于一个参数量超过百亿的大型语言模型，目标是提升其在多跳问答（Multi-hop QA）任务中的表现。该任务要求模型不仅生成语法正确的回答，还需准确整合来自不同文本片段的信息，进行逻辑推导。传统RL方法在此类任务中常因奖励稀疏而陷入停滞——模型需完整输出答案后才能获得反馈，导致训练过程波动剧烈，平均收敛时间长达28天，且最终性能提升有限。为突破这一瓶颈，研究团队引入了基于token级奖励分解的优化框架，将最终的答案准确性作为序列奖励，并通过一阶近似将其梯度沿生成路径反向分配至每一个词汇选择节点。这种“边写边评”的机制使得模型在生成过程中即可接收到密集、可微分的反馈信号，仿佛一位经验丰富的导师在每一步都轻声指引方向。
实验结果令人振奋：采用新方法后，模型在相同训练步数下的策略梯度方差平均降低47%，收敛速度提升了近1.8倍，仅用16天便达到原方法28天的性能水平，且最终在HotpotQA榜单上的准确率提升了6.3个百分点。更为显著的是，生成答案的语义连贯性与逻辑严密性大幅增强，BLEU-4和ROUGE-L指标分别上升12.7%与9.8%，表明该方法不仅加速了学习进程，更深刻改善了输出质量。分析显示，token级奖励分配机制有效缓解了传统蒙特卡洛采样带来的高方差问题，使梯度更新更加稳定可控。此外，GPU资源利用率波动减少32%，训练过程的工程稳定性显著提高。这一案例充分验证了将一阶近似思想深度融入LLM强化学习框架的巨大潜力——它不仅是技术层面的精进，更是让机器“理解”语言生成意义的重要一步。
当语言模型的参数规模如星河般浩瀚，每一次生成都像在无垠语义宇宙中航行，而一阶近似，则是那束穿透迷雾的微光，为航程指引方向。阿里千问团队所提出的基于token级奖励分解的方法，不仅是一次技术突破，更开启了大型语言模型（LLM）在复杂任务中持续进化的全新可能。试想，在医疗问答系统中，模型需逐字构建专业、准确且符合伦理的回答——传统强化学习往往因延迟反馈而错失关键修正时机，但若引入一阶近似机制，每一个医学术语的选择都能即时获得“对与错”的细微感知，仿佛有位资深医师在耳边低语：“这个词用得精准。”实验数据显示，该方法使策略梯度方差平均降低47%，收敛速度提升近1.8倍，这意味着模型不仅能更快学会正确路径，更能避免在错误语义中反复徘徊。未来，这一机制还可拓展至教育辅导、法律文书生成等高风险领域，通过将抽象的全局目标转化为可追踪的局部信号，赋予LLM更强的责任感与逻辑自洽能力。这不仅是优化算法的进步，更是让机器“理解”语言意义的一小步——在这条通往智慧的路上，一阶近似正悄然成为连接理性与表达的桥梁。
强化学习曾如一位理想主义者，怀抱“试错即成长”的信念，在AI发展的浪潮中勇往直前；然而面对大型语言模型的庞大规模与复杂结构，它也曾迷失于稀疏奖励与剧烈波动的深渊。如今，随着Qwen团队与阿里千问团队从一阶近似的视角重构RL范式，我们正见证一场深刻的范式转移：从“终局审判”走向“过程引导”，从“盲目探索”迈向“精准调控”。这一转变不仅仅是数学工具的精巧运用，更是对智能本质的重新思考——真正的智慧，不应仅体现在结果的正确性，更应蕴含于每一步决策的可解释性与可控性之中。未来，强化学习或将不再依赖高方差的蒙特卡洛采样，而是融合更多确定性梯度估计与因果归因机制，形成更加稳定、高效的学习框架。尤其在多模态、长序列与高风险任务中，这种精细化的优化路径将成为标配。可以预见，随着基于token的奖励分配机制进一步深化，强化学习将不再是大模型训练中的“风暴中心”，而逐渐演变为一种静默却有力的内在驱动力——如同呼吸一般自然，推动语言模型在事实性、逻辑性与创造性之间找到完美的平衡。这条通往真正智能语言系统的道路，正在被一阶近似的理性之光照亮。
Qwen团队与阿里千问团队从一阶近似的视角出发，针对大型语言模型（LLM）在强化学习（RL）中面临的不稳定性问题提出了创新性解决方案。通过将序列级奖励分解为基于token的替代目标，实现了一阶近似下的高效优化，显著降低了策略梯度方差（平均减少47%），并使收敛速度提升近1.8倍。该方法不仅增强了训练过程的稳定性，还在多跳问答等复杂任务中实现了BLEU-4和ROUGE-L指标分别上升12.7%与9.8%，准确率提升6.3个百分点。这一系列成果表明，将一阶近似深度融入LLM的强化学习框架，不仅能有效缓解奖励稀疏与高方差难题，更为大模型的精细化调控和可持续进化提供了可落地的技术路径。