VAPO: Efficient and Reliable Reinforcement Learning for Advanced Reasoning Tasks
作者: Yu Yue, Yufeng Yuan, Qiying Yu, Xiaochen Zuo, Ruofei Zhu, Wenyuan Xu, Jiaze Chen, Chengyi Wang, TianTian Fan, Zhengyin Du, Xiangpeng Wei, Xiangyu Yu, Gaohong Liu, Juncai Liu, Lingjun Liu, Haibin Lin, Zhiqi Lin, Bole Ma, Chi Zhang, Mofan Zhang, Wang Zhang, Hang Zhu, Ru Zhang, Xin Liu, Mingxuan Wang, Yonghui Wu, Lin Yan
分类: cs.AI
发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-04-11)
💡 一句话要点
VAPO：用于高级推理任务的高效可靠的强化学习框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 强化学习 长链思维 推理模型 价值函数 近端策略优化
📋 核心要点
- 现有基于价值的强化学习方法在长链思维推理中面临价值模型偏差、异构序列长度和奖励稀疏性等挑战。
- VAPO框架通过系统设计，集成了多种策略来缓解价值模型偏差、处理异构序列长度和应对奖励稀疏性问题。
- 实验表明，VAPO在AIME 2024数据集上取得了60.4的SOTA分数，且训练过程稳定高效，仅需5000步。
📝 摘要（中文）
本文提出了VAPO，即基于价值增强的近端策略优化框架，专为推理模型设计，属于基于价值的范式。在AIME 2024数据集上进行基准测试，基于Qwen 32B预训练模型的VAPO获得了60.4的当前最佳分数。在相同的实验设置下直接比较，VAPO的性能超过了之前报道的DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B和DAPO超过10个点。VAPO的训练过程以其稳定性和效率而著称，仅需5000步即可达到当前最佳性能。此外，在多次独立运行中，没有发生训练崩溃，突显了其可靠性。这项研究深入探讨了使用基于价值的强化学习框架进行的长链思维（long-CoT）推理。我们指出了困扰基于价值的方法的三个关键挑战：价值模型偏差、异构序列长度的存在以及奖励信号的稀疏性。通过系统设计，VAPO提供了一个集成的解决方案，有效地缓解了这些挑战，从而增强了长链思维推理任务的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长链思维（long-CoT）推理中，基于价值的强化学习方法所面临的挑战。现有方法在处理长序列推理时，容易受到价值模型偏差的影响，难以有效处理不同长度的序列，并且由于奖励信号稀疏，学习效率低下。这些问题限制了模型在复杂推理任务中的应用。
核心思路：VAPO的核心思路是通过增强价值函数，并结合近端策略优化（PPO）的优势，来稳定和加速强化学习过程。具体来说，VAPO旨在减少价值模型偏差，有效处理异构序列长度，并利用更密集的奖励信号来提升学习效率。通过这样的设计，VAPO能够更好地应对长链思维推理任务的挑战。
技术框架：VAPO的整体框架基于强化学习，使用预训练语言模型（如Qwen 32B）作为基础模型。训练流程包括以下几个主要阶段：1) 使用预训练模型初始化策略网络和价值网络；2) 通过与环境交互，收集训练数据；3) 使用收集到的数据，更新策略网络和价值网络；4) 使用近端策略优化（PPO）算法，稳定策略更新；5) 通过特定的奖励函数，引导模型学习长链思维推理。
关键创新：VAPO的关键创新在于其集成的解决方案，能够同时解决价值模型偏差、异构序列长度和奖励稀疏性这三个问题。与传统的基于价值的方法相比，VAPO通过增强价值函数，减少了偏差，并通过特定的技术手段处理了不同长度的序列，同时设计了更有效的奖励机制，从而显著提升了学习效率和性能。此外，VAPO的训练过程更加稳定可靠，避免了训练崩溃的问题。
关键设计：VAPO的关键设计包括：1) 价值模型的增强方式，具体如何减少偏差（未知）；2) 处理异构序列长度的具体方法，例如使用masking或padding技术（未知）；3) 奖励函数的设计，如何使其更密集且有效引导模型学习长链思维推理（未知）；4) PPO算法的具体参数设置，例如clip ratio和entropy coefficient（未知）。这些细节的设计对VAPO的性能至关重要。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VAPO在AIME 2024数据集上取得了60.4的SOTA分数，超过了DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B和DAPO超过10个点。更重要的是，VAPO仅需5000步即可达到SOTA性能，并且在多次独立运行中没有发生训练崩溃，证明了其高效性和可靠性。
🎯 应用场景
VAPO框架具有广泛的应用前景，可应用于问答系统、对话生成、代码生成等需要复杂推理能力的场景。通过提升模型在长链思维推理任务上的性能，VAPO能够帮助构建更智能、更可靠的人工智能系统，解决更复杂的实际问题，例如医疗诊断、金融分析等。
📄 摘要（原文）
We present VAPO, Value-based Augmented Proximal Policy Optimization framework for reasoning models., a novel framework tailored for reasoning models within the value-based paradigm. Benchmarked the AIME 2024 dataset, VAPO, built on the Qwen 32B pre-trained model, attains a state-of-the-art score of $\mathbf{60.4}$. In direct comparison under identical experimental settings, VAPO outperforms the previously reported results of DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B and DAPO by more than 10 points. The training process of VAPO stands out for its stability and efficiency. It reaches state-of-the-art performance within a mere 5,000 steps. Moreover, across multiple independent runs, no training crashes occur, underscoring its reliability. This research delves into long chain-of-thought (long-CoT) reasoning using a value-based reinforcement learning framework. We pinpoint three key challenges that plague value-based methods: value model bias, the presence of heterogeneous sequence lengths, and the sparsity of reward signals. Through systematic design, VAPO offers an integrated solution that effectively alleviates these challenges, enabling enhanced performance in long-CoT reasoning tasks.