一、為啥要研究這個問題？

現在的AI大模型（比如ChatGPT）雖然很厲害，但它們在做一些需要“打分”的任務時（比如判斷哪個回答更好、更安全），還是得靠人類提前設定好規(guī)則。

比如，告訴AI“答案要準確”、“不能有偏見”等等。但現實情況超級復雜，很多問題沒法靠幾條固定規(guī)則解決，比如怎么評價一篇作文的好壞，或者怎么判斷一段對話有沒有冒犯性。

這時候，AI就需要自己學會“打分”——這就是獎勵建模（Reward Modeling）。不過，現有的AI在遇到新問題時，要么生搬硬套舊規(guī)則，要么在復雜問題上表現不穩(wěn)定，甚至出現不公平的情況。

二、SPCT是個啥？

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SPCT就像給AI裝了一個“自動評分委員會”，讓它自己制定規(guī)則、檢查答案，最后綜合大家的意見給出公平的分數。

這樣一來，AI不僅能處理簡單問題，還能在復雜場景中越來越聰明，甚至幫人類發(fā)現以前沒想到的評分維度！

SPCT全稱是自原則批判調優(yōu)，簡單說就是教AI自己制定評分標準，然后根據這些標準給回答打分。它有兩個核心步驟：

自己定規(guī)矩（原則生成）

比如，當用戶問“怎么減肥最有效？”時，AI不是直接給答案打分，而是先自己想幾個評判標準：“這個方法科學嗎？”、“有沒有副作用？”、“適合普通人嗎？”。

這些標準不是人教的，而是AI根據問題自己生成的。 傳統(tǒng)方法中，獎勵原則（Principle）通常作為預定義規(guī)則輸入模型（如Constitutional AI）。

SPCT創(chuàng)新地將原則生成與獎勵生成解耦，允許模型基于輸入動態(tài)生成原則：

其中，pθ是由參數θ控制的原則生成函數，它與獎勵生成函數rθ共享同一模型參數。

通過這種方式，GRM能夠根據不同查詢（Query）和響應（Response）自動生成適應性強的評判標準（Principle），再基于原則生成具體批判（Critique），最終提取數值獎勵（Reward）。

基于規(guī)則的強化學習

接著，AI會根據自己定的標準，一條條檢查回答。比如發(fā)現某個回答說“每天吃黃瓜能瘦10斤”，AI就會批判：“這個方法不科學，缺乏科學依據，可能有健康風險。” SPCT采用兩階段訓練策略：

• 拒絕微調（Rejective Fine-Tuning）：通過過濾低質量軌跡（如獎勵與真實值不一致的樣本），使模型適應生成多樣化原則和批判。
• 規(guī)則化在線RL（Rule-Based Online RL）：引入KL散度懲罰和二分類獎勵函數，強制模型生成符合預設格式的獎勵信號，同時鼓勵區(qū)分最優(yōu)響應。

公式化的獎勵機制為：

這一設計既保證了獎勵信號的可解釋性，又通過在線學習提升了模型的泛化能力。

最后，AI把這些批判總結成一個分數，告訴用戶哪個回答更好。

三、怎么教AI學會這招？

傳統(tǒng)方法是靠人類手動調整規(guī)則，但SPCT用了兩個聰明的辦法：

1. 邊學邊改（在線強化學習）讓AI不斷嘗試不同的評分方式，如果它給的分數和人類認可的結果一致，就獎勵它；如果錯了，就糾正它。比如，如果AI因為某個回答用了專業(yè)術語而給高分，但實際上用戶更想要簡單解釋，系統(tǒng)就會提醒它：“下次要考慮用戶的理解程度！”
2. 集體投票（元獎勵模型）為了減少AI自己犯錯的可能，SPCT會讓AI生成多個不同的評分標準，然后挑出最靠譜的那個。比如，對同一個回答，AI可能第一次說“很好”，第二次說“一般”，第三次說“有問題”——這時候系統(tǒng)會綜合多次結果，選出最合理的分數。

四、實驗設計

數據與模型

• 基準數據集：覆蓋Reward Bench（聊天、推理、安全）、PPE（可驗證任務）、RMB（多響應偏好）和ReaLMistake（單響應錯誤檢測）。
• 模型架構：基于Gemma-2-27B、DeepSeek-V2.5-236B和DeepSeek-V3-671B等模型，通過并行采樣（Parallel Sampling）擴展推理計算。

關鍵實驗設置

1. 采樣策略：每次推理生成8-32組原則和批判，通過投票（Voting）聚合結果，減少噪聲。
2. 元獎勵模型（Meta RM）：額外訓練一個標量RM，用于過濾低質量樣本，進一步提升投票效果。

五、結果與分析

1. 性能對比

在多個基準測試中，DeepSeek-GRM-27B顯著優(yōu)于現有模型：

• Reward Bench：準確率86.0%，超越GPT-4o（86.7%）和Nemotron-4-340B（92.0%需更大參數）。
• PPE Correctness：準確率67.2%，在可驗證任務中接近標量模型的上限（如Gemini-1.5-Pro的66.1%）。
• ReaLMistake：ROC-AUC達70.3%，優(yōu)于所有對比模型。

2. 推理擴展性

通過并行采樣+元RM引導投票，DeepSeek-GRM-27B實現推理效率與性能的雙重提升：

• 8次采樣：準確率70.6%（較貪心解碼提升2.7%）。
• 32次采樣+Meta RM：準確率72.8%（超過671B參數模型的訓練時間擴展效果）。

3. 消融實驗

• 原則生成：移除原則生成模塊后，性能下降3.3%（72.8% → 69.5%）。
• 元RM引導：關閉元RM后，投票效果降低1.6%（72.8% → 71.2%）。
• 輸入靈活性：支持單響應、多響應和帶參考答案的輸入，性能波動小于1%。

六、未來還能干啥？

雖然SPCT已經很棒，但作者覺得還能更進一步：

• 和人類協(xié)作：讓AI在打分時實時詢問人類的意見，不斷優(yōu)化自己的標準。
• 處理復雜任務：比如同時評價一篇文章的內容、邏輯和文筆，而不是只看單一指標。
• 解決長文本問題：現在SPCT處理短回答沒問題，但面對小說或研究報告，可能還需要更長時間思考。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2504.02495

本文轉載自??沐白AI筆記??，作者：楊沐白