Exploring the Potential of Offline RL for Reasoning in LLMs: A Preliminary Study

📄 arXiv: 2505.02142v1 📥 PDF

作者: Xiaoyu Tian, Sitong Zhao, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Yiping Peng, Yunjie Ji, Han Zhao, Xiangang Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

探索离线强化学习提升大语言模型推理能力

🎯 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: 离线强化学习 大语言模型 推理能力 直接偏好优化 长上下文 模型训练 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型推理方法主要依赖在线强化学习，导致高计算成本和复杂性。
  2. 本文提出使用离线强化学习方法，特别是直接偏好优化（DPO）和其变体LD-DPO，以提升推理能力。
  3. 实验结果显示，离线强化学习方法在多个基准上平均提升3.3%，在Arena-Hard基准上提升10.1%。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型在长上下文推理方面取得了显著进展，主要依赖在线强化学习方法，但这些方法的计算成本和复杂性较高。相比之下，简单且经济的离线强化学习方法尚未得到充分探索。为填补这一空白，本文研究了离线强化学习方法的有效性，特别是直接偏好优化（DPO）及其长度去敏感化变体LD-DPO，以增强大语言模型的推理能力。通过在多个推理基准上的广泛实验，结果表明这些简单的离线强化学习方法显著提升了模型性能，平均提升3.3%，在具有挑战性的Arena-Hard基准上更是提高了10.1%。此外，我们分析了DPO对输出长度的敏感性，强调推理长度的增加应与语义丰富性相一致，随意延长可能会对模型性能产生负面影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算成本和复杂性问题。现有的在线强化学习方法虽然有效，但在实际应用中存在较高的资源消耗和实现难度。

核心思路：论文提出利用离线强化学习方法，特别是DPO和LD-DPO，以简化推理过程并降低计算成本。通过优化模型的偏好，提升其推理能力。

技术框架：整体架构包括数据处理、模型训练和评估三个主要阶段。数据处理阶段负责准备训练数据，模型训练阶段应用DPO和LD-DPO进行优化，评估阶段则通过多个推理基准测试模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了离线强化学习方法，尤其是DPO和LD-DPO，以替代传统的在线方法，从而在保持性能的同时显著降低计算复杂性。

关键设计：在模型训练中，设置了特定的损失函数以优化模型输出的偏好，并针对不同推理长度进行了参数调整，确保模型在增加推理长度时仍能保持语义的丰富性。

📊 实验亮点

实验结果表明，离线强化学习方法在多个推理基准上显著提升了模型性能，平均提升3.3%。在Arena-Hard基准上，模型性能提升更为显著，达到了10.1%。这些结果展示了离线强化学习在推理任务中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过提升大语言模型的推理能力，能够在更复杂的任务中提供更准确的结果，进而推动相关技术的实际应用和发展。未来，离线强化学习方法可能成为大语言模型训练的主流选择，降低成本并提高效率。

📄 摘要（原文）

Despite significant advances in long-context reasoning by large language models (LLMs), primarily through Online Reinforcement Learning (RL) methods, these approaches incur substantial computational costs and complexity. In contrast, simpler and more economical Offline RL methods remain underexplored. To address this gap, we investigate the effectiveness of Offline RL methods, specifically Direct Preference Optimization (DPO) and its length-desensitized variant LD-DPO, in enhancing the reasoning capabilities of LLMs. Extensive experiments across multiple reasoning benchmarks demonstrate that these simpler Offline RL methods substantially improve model performance, achieving an average enhancement of 3.3\%, with a particularly notable increase of 10.1\% on the challenging Arena-Hard benchmark. Furthermore, we analyze DPO's sensitivity to output length, emphasizing that increasing reasoning length should align with semantic richness, as indiscriminate lengthening may adversely affect model performance. We provide comprehensive descriptions of our data processing and training methodologies, offering empirical evidence and practical insights for developing more cost-effective Offline RL approaches.