Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning

📄 arXiv: 2508.08221v3 📥 PDF

作者: Zihe Liu, Jiashun Liu, Yancheng He, Weixun Wang, Jiaheng Liu, Ling Pan, Xinyu Hu, Shaopan Xiong, Ju Huang, Jian Hu, Shengyi Huang, Johan Obando-Ceron, Siran Yang, Jiamang Wang, Wenbo Su, Bo Zheng

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-08-11 (更新: 2025-10-27)

备注: 26 pages, 21 figures

💡 一句话要点

提出系统化评估框架以优化大语言模型的强化学习应用

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 大语言模型 推理能力 技术评估 实验设计 性能提升 应用指南

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法缺乏标准化指导，导致实践中选择困难和结果不一致。
  2. 本文通过系统评估和分析，提出了针对特定场景选择强化学习技术的明确指南。
  3. 实验结果表明，简单的两种技术组合在性能上显著优于现有方法，提升效果显著。

📝 摘要（中文）

强化学习在大语言模型推理中的应用迅速发展，然而仍面临诸多挑战，包括缺乏标准化指导和对机制的理解不够深入。本文系统回顾了广泛采用的强化学习技术，通过严格的重现和独立评估，分析了每种技术的内部机制、适用场景和核心原则。基于这些洞察，提出了针对特定设置选择强化学习技术的明确指南，并揭示了两种技术的简约组合可以有效提升无评论策略的学习能力，实验结果显示该组合在性能上超越了现有策略如GRPO和DAPO。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前强化学习技术在大语言模型推理中的应用缺乏标准化和一致性的问题，现有方法在实验设置和数据上存在较大差异，导致结果不一致。

核心思路：通过系统性回顾和严格的实验评估，分析不同强化学习技术的内部机制和适用场景，从而为实践者提供明确的选择指南。

技术框架：研究采用统一的开源框架，进行广泛的实验，包括不同难度的数据集、模型规模和架构，确保评估的全面性和一致性。

关键创新：提出了一种简约的两种技术组合，能够有效解锁无评论策略的学习能力，利用基础的PPO损失函数，显著提升了性能。

关键设计：在实验中，采用了多种数据集和模型架构，设置了不同的超参数，确保了实验结果的可靠性和可重复性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的简约组合在多个基准测试中均超越了GRPO和DAPO等现有策略，性能提升幅度达到了显著的水平，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 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，能够为相关领域的研究者和工程师提供有效的技术指导，提升模型的推理能力和应用效果。未来，随着强化学习技术的进一步发展，可能会在更广泛的AI应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning for LLM reasoning has rapidly emerged as a prominent research area, marked by a significant surge in related studies on both algorithmic innovations and practical applications. Despite this progress, several critical challenges remain, including the absence of standardized guidelines for employing RL techniques and a fragmented understanding of their underlying mechanisms. Additionally, inconsistent experimental settings, variations in training data, and differences in model initialization have led to conflicting conclusions, obscuring the key characteristics of these techniques and creating confusion among practitioners when selecting appropriate techniques. This paper systematically reviews widely adopted RL techniques through rigorous reproductions and isolated evaluations within a unified open-source framework. We analyze the internal mechanisms, applicable scenarios, and core principles of each technique through fine-grained experiments, including datasets of varying difficulty, model sizes, and architectures. Based on these insights, we present clear guidelines for selecting RL techniques tailored to specific setups, and provide a reliable roadmap for practitioners navigating the RL for the LLM domain. Finally, we reveal that a minimalist combination of two techniques can unlock the learning capability of critic-free policies using vanilla PPO loss. The results demonstrate that our simple combination consistently improves performance, surpassing strategies like GRPO and DAPO.