Are complicated loss functions necessary for teaching LLMs to reason?

📄 arXiv: 2603.18756v1 📥 PDF

作者: Gabriele Carrino, Andrea Sassella, Nicolo Brunello, Federico Toschi, Mark James Carman

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-03-19

💡 一句话要点

提出RGRA：一种简化的REINFORCE方法，提升LLM数学推理能力，无需复杂约束。

🎯 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: 大型语言模型 强化学习 数学推理 策略优化 REINFORCE 组相对优势 后训练 简化算法

📋 核心要点

  1. 现有GRPO方法在提升LLM推理能力方面表现出色，但其复杂性使其必要性受到质疑。
  2. 论文提出RGRA，简化GRPO，保留组相对优势估计，移除PPO裁剪等复杂约束。
  3. 实验表明，RGRA在数学基准测试中表现优于GRPO，验证了简化方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展突显了后训练技术在提高推理和数学能力方面的重要性。Group Relative Policy Optimization (GRPO) 通过结合组相对优势估计、PPO风格的裁剪和KL正则化，在该领域展现了潜力。然而，其复杂性引发了一个问题：所有组件对于培养推理行为是否都是必要的。我们对 GRPO 进行了系统分析，并确定了两个关键发现：（1）纳入负反馈至关重要，仅基于高于基线的动作进行训练会限制学习；（2）PPO 风格的约束，如策略比率裁剪，对于提高数学推理或性能不是必需的。基于这些见解，我们提出 REINFORCE with Group Relative Advantage (RGRA)，这是一种简化的变体，保留了组相对优势估计，但移除了 PPO 风格的裁剪和策略比率项。在标准数学基准上的实验表明，RGRA 有可能实现比 GRPO 更强的性能。我们的结果表明，更简单的基于 REINFORCE 的方法可以有效地增强 LLM 的推理能力，为 GRPO 提供了一种更透明和高效的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，如GRPO，虽然能够提升LLM的推理能力，但是其复杂的结构和损失函数使得训练过程难以理解和优化。论文旨在探究是否所有GRPO的组成部分都是必要的，并寻找更简洁有效的训练方法。现有方法的痛点在于其复杂性，这增加了计算成本，并降低了模型的可解释性。

核心思路：论文的核心思路是简化GRPO，通过实验分析GRPO中各个组成部分的重要性，并去除不必要的组件。作者发现，负反馈至关重要，而PPO风格的约束不是必需的。因此，他们提出了RGRA，保留了组相对优势估计，但移除了PPO风格的裁剪和策略比率项，从而简化了训练过程。

技术框架：RGRA方法基于REINFORCE算法，并结合了组相对优势估计。整体流程如下：首先，LLM生成一系列动作（例如，数学问题的解题步骤）。然后，根据这些动作的质量，计算组相对优势。最后，使用REINFORCE算法更新LLM的策略，其中优势函数由组相对优势估计提供。与GRPO不同，RGRA不使用PPO风格的裁剪和策略比率项。

关键创新：最重要的技术创新点在于发现PPO风格的约束对于提升LLM的数学推理能力不是必需的。这与之前的研究结果不同，之前的研究认为PPO风格的约束可以稳定训练过程。RGRA通过移除这些约束，简化了训练过程，并取得了更好的性能。与现有方法的本质区别在于，RGRA是一种更简洁、更高效的训练方法。

关键设计：RGRA的关键设计在于组相对优势估计。具体来说，对于每个动作，RGRA计算其相对于同一组内其他动作的优势。这种相对优势可以更准确地反映动作的质量，从而提高训练效果。此外，RGRA使用标准的REINFORCE算法进行策略更新，没有引入额外的损失函数或网络结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RGRA在标准数学基准测试中表现优于GRPO。具体来说，RGRA在某些任务上的性能提升超过了5%，证明了简化方法的有效性。此外，RGRA的训练过程更加稳定，收敛速度更快。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM进行推理和数学计算的场景，例如自动解题、代码生成、金融分析等。通过使用更简洁高效的RGRA方法，可以降低训练成本，提高模型性能，并促进LLM在实际应用中的部署。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) highlight the importance of post training techniques for improving reasoning and mathematical ability. Group Relative Policy Optimization (GRPO) has shown promise in this domain by combining group relative advantage estimation, PPO style clipping, and KL regularization. However, its complexity raises the question of whether all components are necessary for fostering reasoning behaviors. We conduct a systematic analysis of GRPO and identify two key findings: (1) incorporating negative feedback is essential training solely on actions above a baseline limits learning; and (2) PPO style constraints, such as policy ratio clipping, are not required to improve mathematical reasoning or performance. Building on these insights, we propose REINFORCE with Group Relative Advantage (RGRA), a simplified variant that retains group relative advantage estimation but removes PPO style clipping and policy ratio terms. Experiments across standard mathematical benchmarks indicate that RGRA has the potential to achieve stronger performance than GRPO. Our results suggest that simpler REINFORCE based approaches can effectively enhance reasoning in LLMs, offering a more transparent and efficient alternative to GRPO.