在人工智能的世界里，如何讓大型語言模型變得更聰明、更有用，一直是研究者們最關心的話題。最近，來自加州大學洛杉磯分校（UCLA）和阿里巴巴集團的研究團隊發表了一項突破性研究，這篇論文由姚朝瑞、陳彥希、孫宇昌等多位研究者共同完成，發表于2025年9月的arXiv預印本平臺（論文編號：arXiv:2509.24203v1）。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。

這項研究就像是在大型語言模型訓練的廚房里發現了一個被誤解已久的烹飪秘訣。原來，一個叫做GRPO（群體相對策略優化）的訓練方法，其實一直在悄悄地使用著一種"離線烹飪"的技巧，但大家都以為它只會"現場烹飪"。這個發現不僅顛覆了人們對這種方法的理解，還為整個人工智能訓練領域打開了新的大門。

研究團隊發現的核心問題是這樣的：當我們訓練大型語言模型時，就像在教一個學生學習寫作。傳統上，人們認為最好的教學方式是"現場指導"——學生寫一篇文章，老師立即給出反饋，然后學生馬上修改。但在實際應用中，經常會遇到各種現實困難：老師可能不在現場，反饋可能會延遲，或者需要使用以前學生寫的文章來進行教學。

這時候，大多數研究者會覺得這種"非現場"的教學方式效果肯定不如"現場指導"好。但UCLA和阿里巴巴的研究團隊卻意外發現，這種看似"不完美"的教學方式其實有著自己獨特的優勢，甚至在某些情況下可能比傳統方法更有效。

研究團隊通過深入的理論分析，就像給這個教學過程拍了一部"紀錄片"，詳細記錄了每個步驟到底發生了什么。他們發現，原本被認為只能進行"現場教學"的GRPO方法，實際上天生就具備處理"離線教學"的能力。這就好比發現一位廚師不僅會現場烹飪，還能巧妙地利用剩菜剩飯做出美味佳肴。

更令人驚喜的是，這個發現不僅解釋了為什么某些看起來"不正規"的訓練方法竟然效果很好，還為研究者們提供了兩個重要的指導原則：第一，要給訓練過程加上"安全保護"，防止模型學壞；第二，要主動"挑選食材"，選擇最有營養的訓練數據。

這項研究的影響遠超出了學術界的范圍。在現實應用中，這意味著企業在訓練大型語言模型時可以更加靈活地使用各種數據源，不必嚴格按照傳統的"現場訓練"方式進行。這就像告訴餐廳老板，除了新鮮食材，你也可以巧妙地利用冷藏食材制作出同樣美味的菜品，大大提高了資源利用效率。

一、揭開REINFORCE算法的真實面貌

要理解這項研究的重要性，我們首先需要了解一個在大型語言模型訓練中廣泛使用的方法——REINFORCE算法。如果把訓練大型語言模型比作教一個孩子學習寫作文，那么REINFORCE就像是一位耐心的老師，通過不斷的鼓勵和糾正來幫助孩子提高寫作水平。

傳統的REINFORCE算法工作方式很像現場教學。孩子寫一篇作文，老師立即批改并給出分數，然后告訴孩子哪些地方寫得好（應該繼續保持），哪些地方寫得不好（下次要避免）。這種"即寫即改"的方式被認為是最有效的，因為反饋是基于孩子當前的寫作水平給出的。

然而，研究團隊發現的群體相對REINFORCE（也就是GRPO中使用的核心方法）卻有所不同。這種方法更像是一位班主任面對一群學生，讓他們圍繞同一個話題各自寫作，然后通過比較不同學生的作文來給出指導。有趣的是，這種方法并不嚴格要求所有作文都必須是學生們剛剛寫完的——老師也可以拿一些之前寫的作文來進行比較和教學。

這個發現打破了人們長期以來的一個固定認知。原來，大家都認為REINFORCE類的方法必須使用"新鮮出爐"的數據才能保證效果，就像認為教學必須使用學生剛寫完的作文一樣。但研究團隊通過嚴密的數學推導證明了，群體相對REINFORCE天生就具備處理"不那么新鮮"數據的能力。

更具體地說，這種方法的核心在于比較和學習。當一個學生小組圍繞同一個題目寫作時，老師并不需要知道每篇作文具體是什么時候寫的，重要的是這些作文之間的質量差異。如果一篇關于"我的家鄉"的作文寫得生動有趣，而另一篇寫得枯燥無味，那么這種質量對比本身就包含了寶貴的學習信息，不管這些作文是今天寫的還是上周寫的。

研究團隊通過數學證明展示了這個過程是如何工作的。他們構建了一個巧妙的理論框架，將REINFORCE的訓練過程分解為三個步驟。首先，設定一個理想的"目標老師"，這位老師知道什么樣的作文是最好的。然后，基于現有的一批作文樣本，設計一個"臨時評價標準"來模仿這位理想老師的判斷。最后，根據這個臨時標準調整學生的寫作方向。

這個三步驟的框架揭示了一個重要事實：只要這批用于比較的作文樣本足夠多樣化，能夠反映不同質量水平的寫作，那么即使這些作文不是剛寫出來的，整個學習過程依然可以有效進行。這就像一位經驗豐富的老師，即使面對的不是學生們剛完成的作業，也能通過分析不同作業之間的差異來制定有效的教學計劃。

二、兩大訓練改進原則的誕生

基于對REINFORCE算法真實工作機制的深入理解，研究團隊總結出了兩個重要的訓練改進原則，這兩個原則就像是給訓練大型語言模型的"廚師們"提供的兩條黃金法則。

第一個原則叫做"穩定化訓練"，這就像是在烹飪過程中控制火候。當我們使用不那么新鮮的訓練數據時，模型學習的方向可能會出現偏差，就像用不同新鮮度的食材烹飪時需要更仔細地控制火力一樣。研究團隊發現，通過添加適當的"安全機制"，可以防止模型在學習過程中"走偏"。

這個安全機制的具體做法很像給汽車裝上防抱死剎車系統。在傳統訓練中，如果模型遇到一些"奇怪"的數據，它可能會做出過激反應，就像汽車在濕滑路面上突然剎車可能會失控一樣。而穩定化訓練通過設置合理的"剎車限制"，確保模型的每次調整都在安全范圍內，既能學到有用的東西，又不會因為單次"壞數據"而徹底偏離正確方向。

第二個原則被稱為"數據精選"，這就像是一位挑剔的廚師在菜市場仔細挑選食材。傳統上，人們認為訓練數據應該"一視同仁"——每個數據點都同樣重要。但研究團隊發現，當我們不能保證數據的"新鮮度"時，主動選擇和重新權衡不同數據的重要性變得至關重要。

數據精選的工作方式很有意思。比如說，在一批用于訓練的對話數據中，有些對話質量很高（回答準確、語言流暢），有些質量一般，還有些可能存在明顯問題。傳統方法會平等對待所有這些數據，但數據精選原則建議我們應該更重視高質量的對話，減少低質量對話的影響權重，甚至在某些情況下完全排除一些有害的數據。

這兩個原則并不是相互獨立的，實際上它們經常需要配合使用。穩定化訓練確保了模型學習過程的安全性，而數據精選則確保了學習內容的質量性。就像一位好廚師既要控制好火候（穩定化），又要選擇好食材（數據精選），才能烹飪出美味的菜品。

研究團隊還發現，這兩個原則的有效性并不依賴于特定的技術實現方式。換句話說，不管你使用的是什么具體的訓練算法，只要遵循這兩個基本原則，都可能獲得更好的訓練效果。這為整個領域提供了一個通用的指導框架，就像給所有廚師提供了兩條放之四海而皆準的烹飪原理。

更重要的是，這兩個原則為解決現實中的訓練挑戰提供了實用的解決方案。在實際應用中，企業經常面臨這樣的困境：新數據獲取成本很高，但舊數據可能已經不夠"新鮮"。傳統觀念認為這是一個無解的矛盾，但這兩個原則告訴我們，通過合適的方法，舊數據同樣可以發揮重要價值。

三、重新理解經典算法的工作原理

研究團隊的另一個重要貢獻是重新解釋了幾個在業界廣泛使用的經典算法，這就像是給這些"知名菜譜"提供了全新的制作原理解釋。這些重新解釋不僅加深了我們對這些方法的理解，還為改進和優化它們指明了新的方向。

首先讓我們來看看GRPO算法的真相。GRPO在業界被廣泛使用，但人們一直認為它的成功主要歸功于兩個技術：重要性采樣和梯度裁剪。重要性采樣就像是給不同新鮮度的食材分配不同的"權重系數"，而梯度裁剪則像是限制每次調味的最大分量。

然而，研究團隊通過大量實驗發現了一個令人意外的事實：在GRPO的成功秘訣中，梯度裁剪發揮的作用遠比重要性采樣重要得多。這就好比發現一道名菜的美味主要來源于火候控制（梯度裁剪），而不是食材配比（重要性采樣）。

更有趣的是，研究團隊發現GRPO中的梯度裁剪可以設置得比傳統認知寬松得多。傳統上，人們小心翼翼地設置很嚴格的裁剪范圍，就像廚師害怕火開得太大會燒焦菜品。但實驗結果顯示，在保持訓練穩定性的前提下，我們可以使用更寬松的裁剪范圍，這樣不僅不會損害訓練效果，反而能夠加速模型的學習進程。

接下來，研究團隊將目光轉向了兩個相對較新的算法：OPMD（在線策略鏡像下降）和AsymRE（非對稱REINFORCE）。這兩個算法原本有著完全不同的理論基礎和設計思路，就像是兩種看起來完全不同的烹飪方法。

OPMD最初是基于優化理論設計的，它的工作方式像是一位數學家精心設計的學習程序。而AsymRE則是基于對獎勵信號的不同處理方式，更像是一位心理學家設計的激勵機制。兩種方法看似毫無關聯，各自都有自己的理論解釋。

但是，通過研究團隊提出的新理論框架重新審視這兩個算法時，一個驚人的發現浮出水面：這兩種看似不同的方法，本質上都可以理解為在標準REINFORCE基礎上添加了特定的"穩定化"成分。換句話說，它們都遵循了研究團隊提出的第一個原則——穩定化訓練。

具體來說，OPMD實際上是在REINFORCE的基礎上加入了一個"平滑化"組件，這個組件防止模型在學習過程中發生過于劇烈的變化。就像是在車輛的懸掛系統中加入減震器，確保即使路面顛簸，乘客也能感受到平穩的行駛體驗。

而AsymRE則是通過調整"激勵基準線"來實現穩定化效果，這種做法相當于告訴模型："我們要更加重視學習好的例子，而不是簡單地懲罰壞的例子。"這種策略在教育學中也很常見——優秀的老師往往更擅長通過表揚好行為來引導學生，而不是一味地批評錯誤。

這種重新理解的價值在于，它為這些算法的進一步改進指明了方向。既然這些方法的核心都是穩定化訓練，那么我們就可以運用穩定化的通用原理來優化它們，而不需要拘泥于每種方法最初的特定理論框架。

四、數據處理的巧妙藝術

在深入理解了訓練算法的本質后，研究團隊將注意力轉向了一個同樣重要但經常被忽視的領域：如何巧妙地處理訓練數據。這就像是探索烹飪中食材搭配和處理的藝術，雖然看似簡單，但實際上蘊含著深刻的智慧。

傳統的機器學習理論通常假設所有訓練數據都應該被平等對待，就像傳統食譜要求嚴格按照比例使用每種食材一樣。但在實際應用中，研究人員經常會遇到這樣的困惑：有些數據樣本質量明顯更高，有些樣本可能存在噪聲或錯誤，還有些樣本雖然正確但對當前的學習目標幫助不大。面對這種情況，是否應該一視同仁地對待所有數據呢？

研究團隊通過理論分析證明了一個重要觀點：在非實時訓練的情況下，主動調整不同數據樣本的重要性不僅是合理的，而且是必要的。這就像是一位經驗豐富的廚師知道，即使食譜中寫著"等量的鹽和糖"，但根據具體的食材品質和口味需求，適當調整比例往往能夠做出更美味的菜品。

基于這個認識，研究團隊提出了兩種具體的數據處理策略，它們都體現了"數據精選"原則的實際應用。

第一種策略叫做"樣本過濾"，這種方法的工作原理很像一位挑剔的買菜師傅。在菜市場上，經驗豐富的買菜者不會盲目購買所有看起來還算不錯的蔬菜，而是會仔細挑選，去掉那些明顯有問題的，保留那些品質最好的。在機器學習訓練中，樣本過濾的做法也類似：從一批混合質量的訓練數據中，主動剔除那些質量較差或可能有害的樣本，只保留那些對模型學習最有幫助的高質量樣本。

這種做法在理論上可能看起來有些"浪費"——畢竟我們扔掉了一些數據。但實驗結果顯示，這種"精益求精"的策略往往能帶來更好的訓練效果。原因在于，低質量的數據不僅不會幫助模型學習，反而可能引導模型學習到錯誤的模式。就像用變質的食材烹飪不僅不會增加營養，反而可能破壞整道菜的味道一樣。

第二種策略被稱為"重要性加權"，這種方法更加精細和靈活。如果說樣本過濾是"非黑即白"的選擇（要么用，要么不用），那么重要性加權就是"因材施教"的智慧。在這種策略下，我們不會簡單地丟棄任何數據，而是根據每個數據樣本的質量和重要性給它們分配不同的"學習權重"。

重要性加權的工作方式就像是一位優秀的音樂指揮。在一個交響樂團中，不同的樂器在不同的樂章中發揮著不同的作用。指揮不會讓所有樂器都以相同的音量演奏，而是根據音樂的需要，讓某些樂器在特定時刻更加突出，讓另一些樂器退到背景中。同樣地，重要性加權讓高質量的數據樣本在訓練過程中"聲音更大"，而讓質量較差的樣本"聲音更小"，但仍然保留它們可能提供的有用信息。

實驗驗證顯示，這兩種數據處理策略在多種不同的任務和數據集上都顯示出了顯著的效果提升。更重要的是，這些策略并不依賴于特定的模型架構或訓練算法，它們可以被廣泛應用于各種不同的機器學習場景中。

這些數據處理技術的理論基礎在于研究團隊對REINFORCE算法的新理解。傳統理論要求數據處理必須保持某種"無偏性"，但新的理論框架顯示，在非實時訓練的情況下，適當的"有偏處理"不僅是可以接受的，而且往往是更優的選擇。這就像是告訴廚師們，嚴格按照食譜固然重要，但根據實際情況靈活調整往往能夠創造出更好的美味。

五、實驗驗證的豐富成果

為了驗證這些理論發現的實用價值，研究團隊設計了一系列廣泛而深入的實驗，就像是讓這些新的"烹飪理論"接受真實廚房環境的考驗。這些實驗涵蓋了多個不同的任務領域，使用了不同規模的模型，并且模擬了各種現實中可能遇到的訓練條件。

實驗的設計思路很像是搭建一個"模擬現實"的訓練環境。在實際應用中，企業訓練大型語言模型時經常會遇到各種不理想的情況：新數據的獲取可能會延遲，反饋信號可能不夠及時，或者出于成本考慮需要重復利用一些舊數據。為了模擬這些真實場景，研究團隊設置了幾種不同的"非理想"訓練條件。

第一種條件被稱為"同步間隔"模式，這種情況就像是一個餐廳的廚師和服務員之間的溝通出現了延遲。在正常情況下，廚師做好一道菜，服務員立即就能拿到客人的反饋，廚師可以馬上調整下一道菜的制作。但在"同步間隔"模式下，廚師需要連續做好幾道菜之后，才能統一收到客人的反饋意見。

第二種條件叫做"同步偏移"模式，這種情況更像是餐廳使用了"延遲反饋"系統。客人用餐后的評價不會立即傳達給廚師，而是會延遲一段時間。這種延遲可能是因為評價需要經過處理和整理，或者是因為系統處理能力的限制。

第三種條件是最嚴格的"離線"模式，這相當于廚師只能根據之前收集到的歷史評價來改進菜品，而無法獲得任何新的反饋。這種情況在實際應用中也很常見，比如當獲取新的訓練數據成本很高，或者需要在資源受限的環境中進行模型訓練時。

在這些不同的實驗條件下，研究團隊測試了多種不同的訓練方法，包括傳統的REINFORCE、改進的GRPO、以及他們提出的各種新方法。實驗任務涵蓋了數學推理、工具使用、對話生成等多個重要領域，使用的模型規模從15億參數到80億參數不等，確保了結果的廣泛適用性。

實驗結果非常令人鼓舞，幾乎在所有測試場景中都驗證了理論預測。最顯著的發現之一是，傳統上被認為非常重要的"重要性采樣"技術，在GRPO中的作用確實遠沒有"梯度裁剪"重要。這個發現通過大量的對比實驗得到了證實，就像是發現了某道名菜成功的真正秘訣。

更有趣的是，實驗顯示可以將梯度裁剪的范圍設置得比傳統認知寬松得多。在一些實驗中，研究團隊將裁剪范圍從傳統的0.2擴大到2.0，不僅沒有損害訓練穩定性，反而顯著加速了模型的學習進程。這就像是發現廚師們一直過于小心翼翼地控制火力，實際上可以更大膽地使用更高的溫度來加快烹飪速度。

關于數據處理策略的實驗結果同樣令人印象深刻。"樣本過濾"方法在數學推理任務上顯示出了特別突出的效果，通過主動剔除一些質量較差的訓練樣本，模型的推理準確率得到了明顯提升。而"重要性加權"策略則在對話生成任務中表現優異，通過給高質量對話樣本分配更高的學習權重，生成的對話質量和連貫性都有了顯著改善。

實驗還驗證了OPMD和AsymRE這兩種方法的有效性，證實了它們可以被理解為REINFORCE基礎上的穩定化改進。這種重新理解不僅加深了對這些方法的認識，還為進一步優化它們提供了新的思路。

特別值得注意的是，這些改進方法在"非理想"訓練條件下的表現尤其出色。在傳統方法可能會出現性能下降的情況下，應用了新理論指導的改進方法往往能夠保持甚至提升性能。這就像是給廚師們提供了在各種不同廚房條件下都能做出美味菜品的通用技巧。

這些實驗結果的意義不僅僅在于驗證了理論的正確性，更重要的是它們為實際應用提供了可靠的指導。企業在訓練自己的大型語言模型時，可以根據這些實驗結果來選擇最適合自己情況的訓練策略，而不需要盲目遵循傳統的"標準做法"。

六、現實應用中的深遠影響

這項研究的價值遠遠超出了學術理論的范疇，它為整個人工智能行業的實際應用帶來了深刻的影響。就像一個重要的科學發現往往會引發一連串的技術革新一樣，這些理論洞察正在改變人們訓練大型語言模型的方式。

首先，這項研究為企業解決了一個長期困擾的現實問題：如何在資源受限的情況下高效訓練模型。在傳統觀念中，訓練大型語言模型需要嚴格的"實時反饋"——模型生成內容，立即獲得評價，然后馬上進行調整。這種方式雖然理論上最優，但在實際操作中往往面臨巨大挑戰。

考慮一個實際的場景：一家科技公司想要訓練一個專門用于客戶服務的大型語言模型。按照傳統方法，他們需要讓模型不斷生成客服回復，然后立即收集客戶反饋，再基于這些反饋調整模型。但現實中，客戶反饋往往是延遲的、不完整的，而且獲取高質量反饋的成本很高。

研究團隊的發現告訴我們，這種"非完美"的訓練環境不僅是可以接受的，而且通過適當的方法可以達到很好的效果。企業可以利用歷史的客服對話記錄、延遲的客戶滿意度調查，甚至是其他類似企業公開的數據來訓練模型。關鍵在于運用正確的數據處理策略和訓練技巧。

這種靈活性帶來的經濟價值是巨大的。企業不再需要為了獲得"完美"的訓練條件而投入大量資源，而是可以充分利用現有的各種數據資源。這就像是告訴餐廳老板，你不需要每天都使用最新鮮的食材才能做出美味的菜品，合理利用各種不同新鮮度的食材同樣可以創造出優秀的美食體驗。

其次，這項研究為人工智能基礎設施的設計提供了新的思路。傳統上，訓練大型語言模型的系統都是按照"實時訓練"的需求設計的，這要求系統具有很高的同步性和實時性，技術復雜度和成本都很高。

但基于新的理論理解，系統設計者可以采用更靈活的架構。比如，可以設計一個"異步訓練"系統，允許數據生成和模型訓練在不同的時間和地點進行，這大大降低了系統的復雜性和成本。這種設計思路特別適合分布式訓練環境，可以更好地利用不同地區的計算資源。

在技術創新方面，這項研究開啟了一個全新的研究方向。過去，研究者們主要關注如何設計更好的模型架構或優化算法，但現在他們意識到，重新思考訓練數據的使用方式可能帶來同樣重要的突破。這就像是發現了烹飪藝術的一個全新領域——不僅要研究新的烹飪技巧，還要深入探索食材搭配和處理的藝術。

對于開源社區和學術研究而言，這項工作提供了一個重要的工具包。研究團隊不僅提出了理論框架，還提供了具體的實現方法和實驗驗證，這使得其他研究者可以直接在自己的項目中應用這些發現。這種知識分享加速了整個領域的發展進步。

更廣泛地看，這項研究體現了人工智能研究中的一個重要趨勢：從追求理論上的"完美"轉向解決實際應用中的"現實"問題。在早期的人工智能研究中，研究者們往往假設理想的實驗條件，但隨著AI技術走向大規模商業應用，如何在復雜的現實環境中保持優秀性能變得越來越重要。

這種轉變就像是工程學的發展歷程：早期的工程理論往往基于理想化的假設，但真正有用的工程技術必須能夠在各種復雜的現實條件下穩定工作。這項研究為人工智能技術的"工程化"提供了重要的理論支撐。

從長遠來看，這些發現可能會影響人工智能教育和人才培養。傳統的機器學習教育往往強調標準算法和理想條件下的優化，但未來的AI從業者需要更多地了解如何在非理想條件下進行有效訓練。這需要教育體系的相應調整，培養學生處理復雜現實問題的能力。

說到底，這項研究的最大價值在于它打破了一個長期存在的思維定式，告訴我們在訓練人工智能系統時可以更加靈活和務實。就像優秀的廚師不會拘泥于固定的食譜，而是會根據實際情況靈活調整，優秀的AI研究者和工程師也需要學會在各種現實條件下找到最適合的解決方案。這種思維的轉變，可能比任何具體的技術突破都更加重要和深遠。

Q&A

Q1：GRPO算法到底是什么？為什么說它一直在"秘密"使用離線訓練能力？

A：GRPO是群體相對策略優化算法的簡稱，它是訓練大型語言模型的一種重要方法。說它"秘密"使用離線能力，是因為人們一直以為GRPO只能處理"新鮮"的訓練數據，就像認為某個廚師只會現場烹飪一樣。但UCLA和阿里巴巴的研究團隊發現，GRPO實際上天生就具備處理"不那么新鮮"數據的能力，可以有效利用歷史數據進行訓練，只是之前大家都沒有意識到這一點。

Q2：這項研究提出的兩個訓練改進原則具體是什么？普通企業能用上嗎？

A：兩個原則分別是"穩定化訓練"和"數據精選"。穩定化訓練就像給汽車裝防抱死剎車，防止模型在學習過程中出現過激反應；數據精選則像挑選食材，主動選擇高質量的訓練數據并減少低質量數據的影響。普通企業完全可以應用這些原則，比如在訓練客服機器人時，可以重點使用高評分的歷史對話記錄，并設置合理的學習步長限制，這樣既能節省成本又能提升效果。

Q3：傳統上認為很重要的"重要性采樣"技術為什么在這項研究中不那么重要了？

A：研究團隊通過大量實驗發現，在GRPO算法中，"梯度裁剪"（控制學習步長）的作用遠比"重要性采樣"（調整數據權重）重要得多。這就像發現某道名菜的成功秘訣主要在于火候控制而不是食材配比。更令人驚訝的是，梯度裁剪的范圍可以設置得比傳統認知寬松得多，不僅不會影響穩定性，反而能加速學習過程。這個發現幫助人們重新理解了這些算法的真正工作機制。