[LG]《Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning》Z Liu, J Liu, Y He, W Wang... [Alibaba Group] (2025)

强化学习（RL）助力大语言模型（LLM）推理能力提升的研究正迅猛发展，但现有方法缺乏统一标准和内在机制解析，导致实践中困惑重重。本文基于统一开源框架ROLL，系统复现并独立评估主流RL技术，提炼出关键洞见与应用指南，内容精华如下：

• 优化核心：Proximal Policy Optimization（PPO）为基础，结合Advantage Normalization（组内均值，批量标准差）与Token-level Loss Aggregation，构建简洁高效的Lite PPO，性能优于复杂方法如GRPO和DAPO。

• 归一化策略：组级均值保证跨奖励机制鲁棒性，批量级标准差稳定性更佳。剔除标准差项可避免“难度偏差”引发的梯度爆炸，尤其在奖励分布高度集中时提升训练稳定性。

• 裁剪机制（Clip-Higher）：传统裁剪限制模型探索，导致熵崩溃和创新受限。提升上限扩展策略空间，有效促进对高质量推理路径的探索，尤其对对齐模型表现显著提升，4B模型表现存在“尺度法则”，8B模型则无此规律。

• 损失聚合：Token-level损失聚合更适合基础模型，防止长序列答案被弱化；对对齐模型，Sequence-level聚合更能保持推理结构的连贯性和稳定性。

• 过长过滤（Overlong Filtering）：对中短推理任务提升准确性和清晰度有效，但对长尾推理任务贡献有限。合理设定最大生成长度阈值，避免训练中因截断导致负样本污染。

• 实验设计：涵盖4B与8B规模Qwen3模型，结合易、中、难三类开源数学推理数据集，广泛使用包括MATH-500、OlympiadBench等多层次数学评测。

• 结论启示：RL4LLM技术应根据模型规模、奖励机制和数据难度灵活选用，避免盲目堆砌复杂技巧。Lite PPO展示了以简驭繁的典范，强调实用性和稳定性的平衡。

• 未来展望：持续跟踪RL4LLM领域动态，推动统一模块化框架建设，发掘更简洁高效的RL算法，促进学术与工业界的透明协作。

🔗详情请见 arxiv.org/abs/2508.08221

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