ACE-RL: Adaptive Constraint-Enhanced Reward for Long-form Generation Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.04903v2 📥 PDF

作者: Jianghao Chen, Wei Sun, Qixiang Yin, Lingxing Kong, Zhixing Tan, Jiajun Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-05 (更新: 2025-09-10)

备注: Under review, our code is available at https://github.com/ZNLP/ACE-RL

💡 一句话要点

提出ACE-RL框架，通过自适应约束增强奖励，提升长文本生成质量。

🎯 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: 长文本生成 强化学习 自适应约束 奖励函数 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有长文本生成方法依赖大量高质量数据，且优化维度粗糙，难以满足多样化场景需求。
  2. ACE-RL框架通过自适应地将指令分解为细粒度约束，并以此设计奖励函数，引导模型生成。
  3. 实验表明，ACE-RL在长文本生成任务上显著优于现有方法，甚至超越了GPT-4o等专有系统。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在长文本理解方面取得了显著进展，但在高质量长文本生成方面仍面临重大挑战。现有研究主要存在两个局限性：(1)过度依赖稀缺的高质量长文本回复数据进行监督微调(SFT)或强化学习(RL)中的成对偏好奖励。(2)侧重于粗粒度的质量优化维度，如相关性、连贯性和有用性，忽略了各种长文本生成场景中固有的细粒度特性。为了解决这个问题，我们提出了一个使用自适应约束增强奖励的长文本生成强化学习框架(ACE-RL)。ACE-RL首先通过识别其潜在意图和需求，自动将每个指令分解为一组细粒度的自适应约束条件。随后，我们设计了一种奖励机制，该机制基于长文本回复对相应约束的满足程度来量化其质量，将主观质量评估转化为约束验证。最后，我们利用强化学习来引导模型朝着卓越的长文本生成能力发展。实验结果表明，我们的ACE-RL框架在WritingBench上显著优于现有的SFT和RL基线，分别提高了20.70%和7.32%，我们表现最佳的模型甚至超过了GPT-4o等专有系统7.10%，为LLM在各种长文本生成场景中生成高质量内容提供了一种更有效的训练范式。

🔬 方法详解

问题定义：现有长文本生成方法主要面临两个问题：一是需要大量高质量的标注数据进行监督学习或强化学习，而这些数据往往稀缺且昂贵；二是现有方法通常只关注粗粒度的质量指标，如相关性、连贯性和有用性，忽略了不同长文本生成场景下细粒度的需求，导致生成质量难以保证。

核心思路：ACE-RL的核心思路是将长文本生成任务分解为一系列细粒度的约束条件，并设计一个奖励函数来衡量生成文本对这些约束条件的满足程度。通过强化学习，模型可以学习如何生成满足这些约束条件的文本，从而提高生成质量。这种方法将主观的质量评估转化为客观的约束验证，降低了对高质量标注数据的依赖。

技术框架：ACE-RL框架主要包含以下几个模块：1) 指令解析模块：将用户指令分解为一组细粒度的约束条件，这些约束条件反映了用户对生成文本的期望。2) 奖励函数设计模块：设计一个奖励函数，用于衡量生成文本对约束条件的满足程度。该奖励函数将主观的质量评估转化为客观的约束验证。3) 强化学习训练模块：使用强化学习算法训练模型，使其能够生成满足约束条件的文本。

关键创新：ACE-RL的关键创新在于提出了自适应约束增强奖励机制。传统的强化学习方法通常使用人工设计的奖励函数，这些奖励函数难以捕捉长文本生成任务的复杂性。ACE-RL通过自动将指令分解为细粒度的约束条件，并以此设计奖励函数，可以更准确地衡量生成文本的质量，从而提高生成效果。

关键设计：ACE-RL的关键设计包括：1) 如何将指令分解为细粒度的约束条件？论文中可能使用了自然语言处理技术，例如语义解析、实体识别等。2) 如何设计奖励函数？奖励函数需要能够准确地衡量生成文本对约束条件的满足程度。论文中可能使用了各种指标，例如文本相似度、信息完整度等。3) 使用了什么强化学习算法？常见的强化学习算法包括策略梯度、Q-learning等。具体使用的算法以及超参数设置需要在论文中查找。

📊 实验亮点

ACE-RL框架在WritingBench数据集上取得了显著的性能提升，相比于现有的SFT基线提高了20.70%，相比于RL基线提高了7.32%。更令人瞩目的是，ACE-RL的最佳模型甚至超越了GPT-4o等专有系统7.10%，证明了该方法在长文本生成方面的优越性。

🎯 应用场景

ACE-RL框架可应用于多种长文本生成场景，如文章写作、故事创作、对话生成等。该研究成果有助于提升LLM在这些场景下的生成质量和效率，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他自然语言处理任务中，例如机器翻译、文本摘要等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable progress in long-context understanding, yet they face significant challenges in high-quality long-form generation. Existing studies primarily suffer from two limitations: (1) A heavy reliance on scarce, high-quality long-form response data for supervised fine-tuning (SFT) or for pairwise preference reward in reinforcement learning (RL). (2) Focus on coarse-grained quality optimization dimensions, such as relevance, coherence, and helpfulness, overlooking the fine-grained specifics inherent to diverse long-form generation scenarios. To address this issue, we propose a framework using Adaptive Constraint-Enhanced reward for long-form generation Reinforcement Learning (ACE-RL). ACE-RL first automatically deconstructs each instruction into a set of fine-grained, adaptive constraint criteria by identifying its underlying intents and demands. Subsequently, we design a reward mechanism that quantifies the quality of long-form responses based on their satisfaction over corresponding constraints, converting subjective quality evaluation into constraint verification. Finally, we utilize reinforcement learning to guide models toward superior long-form generation capabilities. Experimental results demonstrate that our ACE-RL framework significantly outperforms existing SFT and RL baselines by 20.70% and 7.32% on WritingBench, and our top-performing model even surpasses proprietary systems like GPT-4o by 7.10%, providing a more effective training paradigm for LLMs to generate high-quality content across diverse long-form generation scenarios.