獎勵驅動學習：LLM后訓練與推理時代的全景綜述
在大語言模型（LLMs）的后訓練與推理Scaling時代，一個革命性范式正在崛起：Learning from Rewards（獎勵驅動學習）。 從 OpenAI-o1和DeepSeek-R1中的強化學習，到測試時的Best-of-N采樣，獎勵信號不再只是訓練噪聲的附屬，而是引領模型走向主動學習的導航星標。它使模型更貼近人類偏好、具備復雜推理能力，推動邁向更通用、更智能、更可控的AI系統！
本文是當前最系統的Learning from Rewards綜述之一，全面梳理該范式在 LLMs 后訓練(Post-Training)與測試時(Test-Time) 的研究趨勢，覆蓋訓練策略、推理機制、輸出糾錯、多模態場景與獎勵模型評測。
論文：Sailing AI by the Stars A Survey of Learning from Rewards in Post-Training and Test-Time Scaling of Large Language Models
鏈接：https://arxiv.org/abs/2406.06852
項目主頁：https://github.com/bobxwu/learning-from-rewards-llm-papers
全文導航
核心范式：Learning from Rewards
從 RLHF 到 GRPO，從 Generate-then-Rank 到 Post-Hoc Correction，我們構建了一個統一的理論框架，全面拆解四大核心組成：
- ?? 語言模型（Language Model）：基礎生成引擎
- ?? 獎勵模型（Reward Model）：行為評估與反饋機制
- ?? 獎勵信號（Rewards）：引導模型學習的價值標尺
- ??? 學習策略（Learning Strategy）：如何利用獎勵調整模型行為
獎勵模型的設計：
- 模型架構（Model-based and Model-free）
- 獎勵信號的形式（Scalar, Critique, and Implicit Rewards）
- 評價方式（Pointwise and Pairwise）
- 獎勵的顆粒度（Outcome and Process）
Training with Rewards — 后訓練時代的對齊引擎
后訓練階段，獎勵信號已成為對齊人類偏好與深度推理能力的核心驅動力。
- 訓練策略全景對比：REINFORCE / REINFORCE++ / PPO / DPO / GRPO
- 獎勵類型多樣化：Scalar（數值型）/ Critique（評語型）/ Implicit（隱式）/ Rule-based（規則）/ Process（過程級）
- 獎勵來源廣泛：人類反饋 vs 自動反饋（如 LLM-as-a-Judge、自評機制、知識庫、工具）
?? Inference with Rewards — 推理階段的智能放大器
無需微調，基于獎勵動態調控輸出，輕量高效地釋放LLMs潛能！
- Generate-then-Rank：基于獎勵的候選采樣排序，Best-of-N（Outcome vs Process）
- Reward-Guided Decoding：Token-level與Step-level獎勵引導搜索（支持MCTS、Beam Search等），提升推理路徑的智能探索能力
Post-Inference with Rewards — 輸出后的智能修正器
模型輸出不是終點，獎勵引導的后處理成為提升質量的關鍵手段！
- Self-Correction：模型自我反思與改寫（如Self-Refine、Reflexion）
- External Feedback：外部評審模型、知識庫、工具反饋等提供稀疏/密集獎勵信號
?? Reward Model Benchmarking — 獎勵模型該如何評測？
作為Learning from Rewards 的核心引擎，獎勵模型的評估標準必須科學、全面，才能真正保障對齊效果與泛化能力。
- 評測維度：準確性、穩定性、一致性、泛化能力
- 標注來源：人類專家 ?? vs LLM 判官 ??（如 LLM-as-a-Judge）
- 標注形式：Pointwise（逐項評分）vs Pairwise（兩兩對比）
- 任務覆蓋：Chat / Reasoning / Safety / Multimodal 等多任務評估場景
挑戰與機遇
在邁向更智能、更對齊的大語言模型過程中，Learning from Rewards 仍面臨多項關鍵科學問題：
- ?? 獎勵模型的可解釋性：如何讓獎勵決策更透明、更可信
- ?? 通用獎勵模型：能否跨任務、跨模態構建通用型獎勵系統
- ?? Reward Hacking：如何防止模型“投機取巧”以規避獎勵目標
- ?? 真實交互中的獎勵獲取：能否在開放環境中高效獲取有效反饋
- ?? 持續優化與適應性學習：如何實現長期學習與動態適應機制
為什么值得關注？
- ?? 全面梳理：系統回顧獎勵驅動學習的最新研究方法與發展趨勢
- ?? 統一框架：構建覆蓋訓練、推理、糾錯的概念性技術圖譜
- ?? 方法集錦：涵蓋 200+ 代表性技術與系統化對比分析
- ?? 前瞻視角：聚焦未來挑戰，提出關鍵研究方向與機遇
?? 如果你關注 LLM 的對齊性、推理能力、強化機制或安全保障，或正從事 RLHF / DPO / test-time scaling 等相關研究，本 Survey 將成為你不可或缺的核心參考。
本文轉載自??AI-PaperDaily??，作者：AI-PaperDaily
