主要观点总结
本文研究了类似R1-Zero的训练范式在人工智能领域的应用，探讨了预训练模型与强化学习的结合方式，GRPO优化中的偏差问题以及数学预训练的作用。
关键观点总结
关键观点1: 类似R1-Zero的训练范式改变了LLM的后训练流程。
直接将RL应用于基础LLM，不依赖任何监督微调作为初步步骤。
关键观点2: 预训练模型已具备部分推理能力。
模板如Qwen-Math模板能有效激发其问答能力。
关键观点3: “顿悟时刻”现象在多个模型中观察到。
模型在强化学习过程中展现出自我反思等新兴技能。
关键观点4: GRPO优化中存在的偏差及解决方案。
Dr. GRPO算法旨在解决GRPO优化中导致的模型在错误时生成冗长答案的问题。
关键观点5: 数学预训练能提升强化学习的上限。
即使是基础模型也能通过强化学习提升其性能。
关键观点6: 简单的训练策略有时能实现更优的性能。
在强调纯RL的巨大收益时需谨慎。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了？ DeepSeek-V3-Base 在强化学习（RL）调优之前就已经展现出「顿悟时刻」？RL 调整中不断增加的输出长度可能是由于 GRPO 中的 BIAS 造成的？ 近日，来自 Sea AI Lab、新加坡国立大学、新加坡管理大学的研究人员研究了预训练特性影响 RL 性能的原理，发表了一篇名为《Understanding R1-Zero-Like Training: A Critical Perspective》的研究报告。 分析表明，DeepSeek-V3-Base 已经展现出「顿悟时刻」，而 Qwen2.5 基础模型即使没有提示模板也表现出强大的推理能力，这表明存在潜在的预训练偏差。 此外，作者还在群体相对策略优化（GRPO）中发现了优化偏差，它在训练期间人为地增加了响应长度（尤其是对于错误输出）。 为解决这个问题，研究人员引入了 Dr. GRPO，这是一种无偏优化方法，可在保持推理性
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