DeepSeek R2李宗瑞 姐妹花，居然近了。

最近，DeepSeek和清华的照应者发表的这篇论文，探讨了奖励模子的推理时Scaling门径。

目下，强化学习（RL）曩昔常应用于LLM的大范围后磨真金不怕火阶段。

通过RL引发LLMs的推明智力标明，继承合适的学习门径，就有望完毕存效的推理时可彭胀性。

然则，RL靠近的一个要害挑战，即是在可考证问题或东说念主工轨则以外的多种领域中，为LLMs得到准确的奖励信号。

是否有可能通过加多推理盘算资源，来升迁通用查询场景下奖励建模（RM）的智力，即通用RM在推理阶段的可彭胀性呢？

DeepSeek和清华的照应者发现，在RM门径上继承点式生成式奖励建模（Pointwise Generative Reward Modeling， GRM），就能升迁模子对不同输入类型的机动妥当智力，并具备推理阶段可彭胀的后劲。

为此，他们提议一种自我原则点评调优（Self-Principled Critique Tuning， SPCT）的学习门径。

通过在线RL磨真金不怕火促进GRM生成具备可彭胀奖励智力的步履，即好像自妥当生成评判原则并准确生成点评内容，从而得到DeepSeek-GRM模子。

他们提议了DeepSeek-GRM-27B，它是基于Gemma-2-27B经过SPCT后磨真金不怕火的。

不错发现，SPCT权贵提高了GRM的质地和可彭胀性，在多个轮廓RM基准测试中优于现存门径和模子。

照应者还比较了DeepSeek-GRM-27B与671B的更大模子的推理技艺彭胀性能，发现它在模子大小上的磨真金不怕火技艺彭胀性能更好。

另外，他们还引入一个元奖励模子（meta RM）来勾通投票过程，以升迁彭胀性能。

总体来说，照应者的三个孝敬如下。

人妖h漫

1.提议了一种新门径——自我原则点评调优（SPCT），用于推进通用奖励建模在推理阶段完毕存效的可彭胀性，最终构建出DeepSeek-GRM系列模子。同期引入了元奖励模子（meta RM），进一步升迁推理彭胀性能。

2.SPCT权贵升迁了GRM在奖励质地和推理彭胀性能方面的施展，进步了现存门径及多个强劲的公开模子。

3.将SPCT的磨真金不怕火经过应用于更大范围的LLM，并发现比较于磨真金不怕火阶段扩大模子参数目，推理阶段的彭胀计谋在性能上更具上风。

SPCT

受到初步本质着力的启发，照应者为点式生成式奖励模子（pointwise GRM）树立了一种新颖的门径，使其好像学习生成具有妥当性和高质地的原则，以灵验率领点评内容的生成。

这一门径被称为自我原则点评调优（Self-Principled Critique Tuning，SPCT）。

如图3所示，SPCT包括两个阶段。

1.拒却式微调（rejective fine-tuning）手脚冷入手阶段

2.基于轨则的在线强化学习（rule-based online RL），通过升迁生成的原则和点评内容来强化通用奖励的生成过程。

另外，SPCT还不错促进GRM在推理阶段的可彭胀步履。

将「原则」从交融转向生成

照应者发现，得当的原则不错在一定法式下勾通奖励生成，这关于生成高质地奖励至关病笃。

然则，在大范围通用奖励建模中，奈何灵验生成这些原则也曾一个挑战。

为此，他们提议将「原则」从一种交融过程解耦出来，移动为奖励生成的一部分，也即是说，不再将原则视为预处明智商，而是纳入奖励生成经过中。

口头化地说，当原则是预界说时，原则可用于勾通奖励生成。

照应者让GRM自行生成原则，并基于这些原则生成点评内容，口头化抒发如下：

其中，p_θ是用于生成原则的函数，由参数θ示意李宗瑞 姐妹花，且与奖励生成函数r_θ分享褪色个模子架构。

这一排变使原则好像左证输入问题至极复兴内容进行为态生成，从而使奖励生成过程愈加自妥当。

此外，通过对GRM进行后磨真金不怕火，可进一步升迁所生成原则与对应点评内容的质地与细巧进度。

当GRM好像在大范围条件下生成各类化、高质地的原则时，其输出的奖励将愈加合理且具备更高的细粒度，而这一智力恰是推理阶段可彭胀性的要害地方。

基于轨则的强化学习

为了同期优化GRM中的原则与点评内容的生成，照应者提议了SPCT门径，它纠合了拒却式微调（rejective fine-tuning）与基于轨则的强化学习（rule-based RL）。

其中，拒却式微调手脚冷入手阶段。

拒却式微调（Rejective Fine-Tuning，冷入手）

这一阶段的中枢念念想是让GRM妥当不同输入类型，并以正确的口头生成原则与点评内容。

与以往使命混杂使用单个、成对和多个复兴的RM数据并使用不同口头不同，照应者继承了点式GRM（pointwise GRM），以在调换口头下机动地对纵情数目的复兴进行奖励生成。

在数据构建方面，除了通用指示数据外，照应者还从具有不同复兴数目的RM数据中采样预磨真金不怕火GRM在给定查询与复兴下的轨迹。

关于每个查询至极对应的复兴，照应者扩充了N_RFT次采样。

他们结伴了拒却计谋：若模子展望的奖励与简直奖励不一致（装假），或该组查询与复兴在统统N_RFT次采样中一都展望正确（太粗浅），则拒却该轨迹。

口头化地，令r_i示意第i个复兴y_i对查询x的简直奖励，展望得到的点式奖励

被以为是正确的，当且仅当：

该条件保证简直奖励中唯有一个最大值。

然则，正如以往照应所指出的，预磨真金不怕火的GRM在有限采样次数下，不息难以为部分查询至极复兴生成正确的奖励。

因此，照应者引入了教唆式采样（hinted sampling）：将

 

手脚教唆，附加到GRM的教唆语中，以期提高展望奖励与简直奖励的一致性。

不错发现，与之前的照应不同，教唆采样的轨迹在某些情况下会捷径式简化点评生成，稀奇是在推理任务中。

这标明：在线强化学习关于GRM也曾必要的，并具有潜在上风。

基于轨则的强化学习 

在SPCT的第二阶段，照应者使用基于轨则的在线强化学习对GRM进一步微调。

具体而言，咱们继承了GRPO的原始设定，并使用基于轨则的着力奖励（rule-based outcome rewards）。

在rollout过程中，GRM左证输入查询与复兴生成原则与点评，然后索取展望奖励并通过准确性轨则与简直奖励进行对比。

与DeepSeek-AI不同的是，照应者不再使用口头奖励，而是继承更高的KL惩处统共，以确保输出口头正确并幸免产生严重偏差。

口头化地，关于第i个输出o_i（给定查询x和复兴

），其奖励界说为

其中，点式奖励

是从o_i中索取的。

该奖励函数饱读吹GRM通过在线优化生成的原则与点评内容，正确地别离最优复兴，从而升迁推理阶段的可彭胀性。

此外，这种奖励信号可无缝对接任何偏好数据集与标注的LLM复兴。

SPCT的推理时Scaling

为了进一步升迁DeepSeek-GRM在生成通用奖励上的性能，照应团队探索了奈何诈欺更多的推理盘算，通过基于采样的计谋来完毕存效的推理时彭胀。

通过生成奖励进行投票

逐点GRM（pointwise GRMs）投票过程被界说为将奖励乞降：

因为S_(i，j)频繁被设定在一个小的破碎范围内（比如{1，...，10}），是以投票过程实质上将奖励空间扩大了k倍，让GRM能生成大都原则（principles），从而升迁最终奖励的质地和精良度。

直不雅来说，要是把每个原则看作一种判断视角的代表，那么更多的原则就能更准确地反应简直分散，从而带来彭胀的灵验性。

值得一提的是，为了幸免位置偏差并加多各类性，照应东说念主员在采样前会对复兴进行飞快打乱。

元奖励模子勾通投票

DeepSeek-GRM的投票过程需要屡次采样，但由于飞快性或模子本人的局限性，生成的某些原则和褒贬可能会出现偏见或者质地不高。

因此，照应团队磨真金不怕火了一个元奖励模子（meta RM）来勾通投票过程。

这个meta RM是一个逐点标量模子，磨真金不怕火方针是判断DeepSeek-GRM生成的原则和褒贬是否正确。

勾通投票的完毕很粗浅：meta RM为k个采样奖励输出元奖励（meta rewards），然后从这些奖励中选出前k_meta（k_meta ≤ k）个高质地的奖励进行最终投票，从而过滤掉低质地样本。

奖励模子着力

不同门径和模子在RM基准测试上的总体着力如表2所示。

着力领会，DeepSeek-GRM-27B在举座性能上进步了基线门径，况兼与一些精深的公开RM（如Nemotron-4-340B-Reward和GPT-4o）施展至极。

要是通过推理时彭胀（inference-time scaling），DeepSeek-GRM-27B还能进一步升迁，达到最好举座着力。

推理时彭胀性

不同门径的推理时彭胀着力如表3所示，举座趋势见图1。

照应东说念主员发现，在最多8个样本的情况下，DeepSeek-GRM-27B的性能升迁最高，突出了策动解码和采样着力。

跟着推理盘算量加多（最多32个样本），DeepSeek-GRM-27B展现出进一步升迁性能的后劲。meta RM也在每个基准测试中解释了其过滤低质地轨迹的灵验性。

总之，SPCT升迁了GRM的推理时彭胀性，而meta RM进一步增强了举座彭胀性能。

消融照应

表4展示了所提SPCT不同组件的消融照应着力。

令东说念主骇怪的是，即使莫得使用拒却采样的褒贬数据进行冷入手，经过在线强化学习（online RL）后，通用指示休养的GRM仍然权贵升迁（66.1 → 68.7）。

此外，非教唆采样似乎比教唆采样更病笃，可能是因为教唆采样轨迹中出现了捷径。这标明在线磨真金不怕火对GRM的病笃性。

与之前照应一致，照应团队说明通用指示数据对GRM性能至关病笃。他们发现，原则生成对DeepSeek-GRM-27B的策动解码和推理时彭胀性能都至关病笃。

在推理时彭胀中，meta RM率领的投票在不同k_meta下施展出鲁棒性。

推理与磨真金不怕火资本彭胀

照应团队进一步照应了DeepSeek-GRM-27B在不同范围LLM后磨真金不怕火下的推理时和磨真金不怕火时彭胀性能。

模子在Reward Bench上测试，着力如图4所示。

他们发现，使用32个样本成功投票的DeepSeek-GRM-27B不错达到与671B MoE模子至极的性能，而meta RM率领的投票仅用8个样本就能取得最好着力，解释了DeepSeek-GRM-27B在推理时彭胀上的灵验性，优于单纯扩大模子范围。

此外，他们用包含300个样本的降采样测试集测试了DeepSeek-R1，发现其性能甚而不如236B MoE RFT模子，这标明延迟推理任务的念念维链并不可权贵升迁通用RM的性能。

本文作家：新智元李宗瑞 姐妹花，开始：新智源，原文标题：《DeepSeek R2来了？全新推理时Scaling论文联手清华震荡发布！》

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