Tell me and I forget, teach me and I remember, involve me and I learn.

告訴我，我會忘記，教我，我會記住，讓我參與，我就能學會。                  

——本杰明·富蘭克林  

打破數據墻，我們還能做些什么？

近日，來自清華UIUC等機構的研究者提出了PRIME（Process Reinforcement through IMplicit REwards）：通過隱式獎勵來進行過程強化。

GitHub地址：https://github.com/PRIME-RL/PRIME

這是一種帶有過程獎勵的在線RL開源解決方案，可以提高語言模型的推理能力，超越了SFT（監督微調）或者蒸餾等方法。

對比SFT，PRIME讓模型在重要基準測試上實現了巨大提升：平均提高了16.7%，在AMC和AIME中都提高了20%以上。

Eurus-2-7B-PRIME與Qwen2.5-Math-7B-Instruct，使用了相同的base model（Qwen-2.5-Math-7B），但在上表的6項測試中，5項都超越了instruct版本，同時也超越了GPT-4o。

而這個成績只用了Qwen Math 1/10的數據資源（230K SFT + 150K RL）！

作者發布了本研究中使用的所有模型和數據，感興趣的讀者請見文后鏈接。

過程獎勵模型

熱身階段（SFT）

如前所述，選擇Qwen2.5-Math-7B-Base作為起點，然后上點難度，采用競賽級別的數學和編程基準，包括AIME 2024、AMC、MATH-500、Minerva Math、OlympiadBench、LeetCode和LiveCodeBench（v2）。

首先對基礎模型進行監督微調，以獲得RL的入門模型（教模型學習某些推理模式）。

為此，研究人員設計了一個以動作為中心的鏈式推理框架，策略模型在每個步驟中選擇7個動作中的一個，并在執行每個動作后停止。

為了構建SFT數據集，研究者從幾個開源數據集中收集了推理指令。

值得注意的是，對于許多具有真實答案的數據集，作者選擇將其保留用于之后的RL訓練，目的是讓SFT和RL使用不同的數據集，以使RL中的探索多樣化，并且作者認為在PL中真實標簽更加重要。

作者用LLaMA-3.1-70B-Instruct來回答指令，并使用系統提示要求模型執行以動作為中心的思維鏈。

隱式PRM

下面接入過程獎勵模型（PRM），這里采用隱式PRM，只需要在響應級別標簽上訓練ORM。

過程獎勵模型簡單理解就是對每個推理步驟進行評分，舉個例子：

PRM是以這種粒度來評價響應的。

在本文的隱式PRM中，可以使用以下方式免費獲得過程獎勵：

通過簡單地收集響應水平數據和訓練ORM來獲得PRM，而無需注釋步驟標簽。

這與ORM訓練目標的具體選擇無關，比如使用交叉熵損失來實例化隱式PRM，就可以替換成：

強化學習

本文的目標是廣泛利用強化學習（RL）來提高推理能力。針對這種資源有限的情況，作者總結了一些最佳實踐：

從Ground Truth驗證器和高質量數據開始：作者進行了嚴格的數據收集和清理，以獲得可驗證的RL數據，并發現僅使用結果驗證器足以構建強大的基線。

作者比較了不同的RL算法得出結論，無價值模型的REINFORCE類方法足夠有效。

使用「mid-difficulty」問題進行穩定訓練：作者提出了一種名為在線提示過濾器的機制，通過過濾掉困難和簡單的問題，在很大程度上穩定了RL訓練。

使用PRM進行強化學習

將PRM集成到在線強化學習中并非易事，這里有幾個需要解決的關鍵挑戰。

如何為強化學習提供密集獎勵？

獎勵稀疏性一直是強化學習中長期存在的問題。到目前為止，我們仍然沒有特別好的解決方案來為LLM的在線強化學習構建密集獎勵。

以前的方法主要是為密集獎勵建立一個額外的價值模型，眾所周知，這樣的模型很難訓練，而且性能提升不大。

根據前文對隱式PRM的介紹，使用

可以免費從隱式PRM中獲得token級別的過程獎勵。

這種方式可以直接取代PPO中的價值模型，非常容易與任何優勢估計函數和結果獎勵相結合。在實踐中，作者將過程獎勵與REINFORCE、RLOO、GRPO、ReMax和PPO集成在一起，并進行了細微的修改。

如何設置一個好的PRM來啟動RL？

即使我們找到了在RL中使用過程獎勵的途徑，訓練好的PRM也并非易事：需要收集大規模（過程）獎勵數據（很貴），并且模型應該在泛化和分布偏移之間取得良好的平衡。

隱式PRM本質上是一種語言模型。因此從理論上講，可以使用任何語言模型作為PRM。在實踐中，作者發現最初的策略模型本身就是的一個很好的選擇。

如何在線更新PRM以防止獎勵黑客攻擊？

在線RL中，避免RM被過度優化或被黑客入侵至關重要，這需要RM與策略模型一起不斷更新。然而，鑒于步驟標簽的成本很高，在RL訓練期間很難更新PRM，——可擴展性和泛化問題。

但是，本文的隱式PRM僅要求更新結果標簽。也就是說，使用結果驗證器即可在訓練期間輕松更新PRM。

此外，還可以進行雙重轉發：首先使用策略部署更新PRM，然后使用更新的PRM重新計算過程獎勵，從而提供更準確的獎勵估算。

PRIME算法

下圖表示PRIME算法的整個循環：

策略模型和PRM都使用SFT模型進行初始化。對于每個RL迭代，策略模型首先生成輸出。然后，隱式PRM和結果驗證器對輸出進行評分，隱式PRM在輸出時通過結果獎勵進行更新。最后，將結果獎勵ro和過程獎勵rp組合在一起，用于更新策略模型。

以下是算法的偽代碼：

實驗

默認情況下，使用SFT模型初始化隱式PRM，并保留SFT模型作為參考對數探測器。超參數方面，策略模型的學習率固定為5e-7，PRM學習率為1e-6，使用AdamW優化器，mini batchsize大小為256，micro batchsize為8。

rollout階段收集256個提示，每個提示采樣4個響應。PRM訓練時β=0.05，所有實驗中將KL系數設置為0。

將PRIME與僅帶有結果驗證器（OV）的RLOO進行比較，與稀疏獎勵相比，PRIME將RL訓練加速了2.5倍，并將最終獎勵提高了6.9%，且方差更低。在下游任務上，PRIME的性能也始終優于OV。

下面展示PRM在線更新的重要性。比較兩種設置：在線PRM使用Eurus-2-7B-SFT初始化，離線PRM使用EurusPRM-Stage1初始化。

從下圖中可以看出，在線PRM在訓練集和測試集上的性能都大大優于離線PRM。