A First-Order Logic-Based Alternative to Reward Models in RLHF

📄 arXiv: 2512.14100v1 📥 PDF

作者: Chunjin Jian, Xinhua Zhu

分类: cs.LG, cs.LO

发布日期: 2025-12-16

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于逻辑相似性的S-GRPO，替代RLHF中的奖励模型，提升对齐效果。

🎯 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: RLHF 奖励模型 逻辑推理 语言模型对齐 偏好学习

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法依赖奖励模型，其质量直接影响LLM对齐效果，存在不稳定性。
  2. 提出基于逻辑相似性的奖励机制，利用形式逻辑一致性引导模型与人类偏好对齐。
  3. 引入S-GRPO，通过监督学习组件，联合优化生成、KL散度和标签目标，提升性能和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

在将大型语言模型（LLMs）与人类价值观和偏好对齐的过程中，基于人类反馈的强化学习（RLHF）起着至关重要的作用。然而，训练后的奖励模型的质量和稳定性在很大程度上决定了最终的对齐性能。现有的方法，如近端策略优化（PPO），严重依赖奖励模型来引导LLMs朝着与人类对齐的行为发展。本文提出了一种基于逻辑相似性的奖励机制，作为传统奖励建模的替代方案。我们的方法不依赖于启发式奖励估计，而是利用形式逻辑一致性来引导模型与人类偏好对齐。由于现实世界的问题可以从多个角度进行解释，为了确保基于逻辑的强化学习不会导致模型崩溃，我们引入了S-GRPO，一种GRPO框架的监督变体。S-GRPO包含一个额外的监督组件，并在训练期间联合优化生成项、KL散度正则化和基于标签的目标。实验结果表明，S-GRPO在性能和鲁棒性方面始终优于标准监督微调（SFT）。此外，它扩展了现有的偏好学习框架，如GRPO和DPO，为对齐训练提供了一种更灵活和任务自适应的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有RLHF方法依赖于奖励模型来引导LLM与人类偏好对齐。然而，奖励模型的训练和泛化能力是瓶颈，其质量直接影响最终的对齐效果。此外，奖励模型容易受到对抗样本的攻击，导致模型行为不稳定。因此，需要一种更鲁棒、更可靠的对齐方法。

核心思路：本文的核心思路是使用形式逻辑一致性来替代传统的奖励模型。通过将人类偏好表示为逻辑规则，并计算模型输出与这些规则的逻辑相似度，可以直接引导模型生成符合人类偏好的内容。这种方法避免了对奖励模型的依赖，从而提高了对齐的鲁棒性和稳定性。为了防止模型坍塌，引入监督学习分支，确保模型输出的多样性。

技术框架：S-GRPO框架包含三个主要组成部分：生成模型、逻辑相似度计算模块和监督学习模块。生成模型负责生成文本序列。逻辑相似度计算模块将生成的文本与预定义的逻辑规则进行比较，计算相似度得分。监督学习模块使用人工标注的数据进行微调，以提高模型的生成质量和多样性。整个框架通过联合优化生成损失、KL散度损失和监督学习损失进行训练。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用逻辑相似度作为奖励信号，替代了传统的奖励模型。这种方法将人类偏好形式化为逻辑规则，从而避免了对奖励模型的依赖，提高了对齐的鲁棒性和可解释性。此外，S-GRPO引入了监督学习模块，进一步提高了模型的生成质量和多样性。

关键设计：S-GRPO的关键设计包括：1) 逻辑规则的定义：需要根据具体的任务和人类偏好，设计合适的逻辑规则。2) 逻辑相似度计算方法：可以使用多种方法计算逻辑相似度，例如基于一阶逻辑的推理方法。3) 监督学习损失函数：可以使用交叉熵损失或hinge loss等。4) KL散度正则化系数：需要仔细调整KL散度正则化系数，以平衡生成质量和模型多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，S-GRPO在性能和鲁棒性方面始终优于标准监督微调（SFT）。S-GRPO不仅在特定任务上取得了更好的性能，而且在面对对抗性输入时表现出更强的鲁棒性。此外，S-GRPO还扩展了现有的偏好学习框架，如GRPO和DPO，为对齐训练提供了一种更灵活和任务自适应的方法。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于对话系统、文本生成、代码生成等领域，提升LLM与人类价值观的对齐程度，减少有害或不当内容的生成。通过形式化人类偏好，可以提高模型的可控性和安全性，使其更好地服务于人类社会。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和场景，例如自动驾驶、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) plays a crucial role in aligning large language models (LLMs) with human values and preferences. However, the quality and stability of the trained reward model largely determine the final alignment performance. Existing approaches such as Proximal Policy Optimization (PPO) rely heavily on reward models to guide LLMs toward human-aligned behaviors. In this work, we propose a logic-similarity-based reward mechanism as an alternative to conventional reward modeling. Instead of relying on heuristic reward estimation, our method leverages formal logical consistency to steer model alignment with human preferences. Since real-world questions can be interpreted from multiple perspectives, to ensure that logic-based reinforcement learning does not cause model collapse, we introduce S-GRPO, a supervised variant of the GRPO framework. S-GRPO incorporates an additional supervised component and jointly optimizes the generation term, KL-divergence regularization, and label-based objective during training. Experimental results demonstrate that S-GRPO consistently outperforms standard supervised fine-tuning (SFT) in both performance and robustness. Furthermore, it extends existing preference-learning frameworks such as GRPO and DPO, offering a more flexible and task-adaptive approach to alignment training. Our code is available at https://github.com/ChunjinJiang/sgrpo.