在人工智能的世界里，如何让大型语言模型变得更聪明、更有用，一直是研究者们最关心的话题。最近，来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）和阿里巴巴集团的研究团队发表了一项突破性研究，这篇论文由姚朝瑞、陈彦希、孙宇昌等多位研究者共同完成，发表于2025年9月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2509.24203v1）。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

这项研究就像是在大型语言模型训练的厨房里发现了一个被误解已久的烹饪秘诀。原来，一个叫做GRPO（群体相对策略优化）的训练方法，其实一直在悄悄地使用着一种"离线烹饪"的技巧，但大家都以为它只会"现场烹饪"。这个发现不仅颠覆了人们对这种方法的理解，还为整个人工智能训练领域打开了新的大门。

研究团队发现的核心问题是这样的：当我们训练大型语言模型时，就像在教一个学生学习写作。传统上，人们认为最好的教学方式是"现场指导"——学生写一篇文章，老师立即给出反馈，然后学生马上修改。但在实际应用中，经常会遇到各种现实困难：老师可能不在现场，反馈可能会延迟，或者需要使用以前学生写的文章来进行教学。

这时候，大多数研究者会觉得这种"非现场"的教学方式效果肯定不如"现场指导"好。但UCLA和阿里巴巴的研究团队却意外发现，这种看似"不完美"的教学方式其实有着自己独特的优势，甚至在某些情况下可能比传统方法更有效。

研究团队通过深入的理论分析，就像给这个教学过程拍了一部"纪录片"，详细记录了每个步骤到底发生了什么。他们发现，原本被认为只能进行"现场教学"的GRPO方法，实际上天生就具备处理"离线教学"的能力。这就好比发现一位厨师不仅会现场烹饪，还能巧妙地利用剩菜剩饭做出美味佳肴。

更令人惊喜的是，这个发现不仅解释了为什么某些看起来"不正规"的训练方法竟然效果很好，还为研究者们提供了两个重要的指导原则：第一，要给训练过程加上"安全保护"，防止模型学坏；第二，要主动"挑选食材"，选择最有营养的训练数据。

这项研究的影响远超出了学术界的范围。在现实应用中，这意味着企业在训练大型语言模型时可以更加灵活地使用各种数据源，不必严格按照传统的"现场训练"方式进行。这就像告诉餐厅老板，除了新鲜食材，你也可以巧妙地利用冷藏食材制作出同样美味的菜品，大大提高了资源利用效率。

一、揭开REINFORCE算法的真实面貌

要理解这项研究的重要性，我们首先需要了解一个在大型语言模型训练中广泛使用的方法——REINFORCE算法。如果把训练大型语言模型比作教一个孩子学习写作文，那么REINFORCE就像是一位耐心的老师，通过不断的鼓励和纠正来帮助孩子提高写作水平。

传统的REINFORCE算法工作方式很像现场教学。孩子写一篇作文，老师立即批改并给出分数，然后告诉孩子哪些地方写得好（应该继续保持），哪些地方写得不好（下次要避免）。这种"即写即改"的方式被认为是最有效的，因为反馈是基于孩子当前的写作水平给出的。

然而，研究团队发现的群体相对REINFORCE（也就是GRPO中使用的核心方法）却有所不同。这种方法更像是一位班主任面对一群学生，让他们围绕同一个话题各自写作，然后通过比较不同学生的作文来给出指导。有趣的是，这种方法并不严格要求所有作文都必须是学生们刚刚写完的——老师也可以拿一些之前写的作文来进行比较和教学。

这个发现打破了人们长期以来的一个固定认知。原来，大家都认为REINFORCE类的方法必须使用"新鲜出炉"的数据才能保证效果，就像认为教学必须使用学生刚写完的作文一样。但研究团队通过严密的数学推导证明了，群体相对REINFORCE天生就具备处理"不那么新鲜"数据的能力。

更具体地说，这种方法的核心在于比较和学习。当一个学生小组围绕同一个题目写作时，老师并不需要知道每篇作文具体是什么时候写的，重要的是这些作文之间的质量差异。如果一篇关于"我的家乡"的作文写得生动有趣，而另一篇写得枯燥无味，那么这种质量对比本身就包含了宝贵的学习信息，不管这些作文是今天写的还是上周写的。

研究团队通过数学证明展示了这个过程是如何工作的。他们构建了一个巧妙的理论框架，将REINFORCE的训练过程分解为三个步骤。首先，设定一个理想的"目标老师"，这位老师知道什么样的作文是最好的。然后，基于现有的一批作文样本，设计一个"临时评价标准"来模仿这位理想老师的判断。最后，根据这个临时标准调整学生的写作方向。

这个三步骤的框架揭示了一个重要事实：只要这批用于比较的作文样本足够多样化，能够反映不同质量水平的写作，那么即使这些作文不是刚写出来的，整个学习过程依然可以有效进行。这就像一位经验丰富的老师，即使面对的不是学生们刚完成的作业，也能通过分析不同作业之间的差异来制定有效的教学计划。

二、两大训练改进原则的诞生

基于对REINFORCE算法真实工作机制的深入理解，研究团队总结出了两个重要的训练改进原则，这两个原则就像是给训练大型语言模型的"厨师们"提供的两条黄金法则。

第一个原则叫做"稳定化训练"，这就像是在烹饪过程中控制火候。当我们使用不那么新鲜的训练数据时，模型学习的方向可能会出现偏差，就像用不同新鲜度的食材烹饪时需要更仔细地控制火力一样。研究团队发现，通过添加适当的"安全机制"，可以防止模型在学习过程中"走偏"。

这个安全机制的具体做法很像给汽车装上防抱死刹车系统。在传统训练中，如果模型遇到一些"奇怪"的数据，它可能会做出过激反应，就像汽车在湿滑路面上突然刹车可能会失控一样。而稳定化训练通过设置合理的"刹车限制"，确保模型的每次调整都在安全范围内，既能学到有用的东西，又不会因为单次"坏数据"而彻底偏离正确方向。

第二个原则被称为"数据精选"，这就像是一位挑剔的厨师在菜市场仔细挑选食材。传统上，人们认为训练数据应该"一视同仁"——每个数据点都同样重要。但研究团队发现，当我们不能保证数据的"新鲜度"时，主动选择和重新权衡不同数据的重要性变得至关重要。

数据精选的工作方式很有意思。比如说，在一批用于训练的对话数据中，有些对话质量很高（回答准确、语言流畅），有些质量一般，还有些可能存在明显问题。传统方法会平等对待所有这些数据，但数据精选原则建议我们应该更重视高质量的对话，减少低质量对话的影响权重，甚至在某些情况下完全排除一些有害的数据。

这两个原则并不是相互独立的，实际上它们经常需要配合使用。稳定化训练确保了模型学习过程的安全性，而数据精选则确保了学习内容的质量性。就像一位好厨师既要控制好火候（稳定化），又要选择好食材（数据精选），才能烹饪出美味的菜品。

研究团队还发现，这两个原则的有效性并不依赖于特定的技术实现方式。换句话说，不管你使用的是什么具体的训练算法，只要遵循这两个基本原则，都可能获得更好的训练效果。这为整个领域提供了一个通用的指导框架，就像给所有厨师提供了两条放之四海而皆准的烹饪原理。

更重要的是，这两个原则为解决现实中的训练挑战提供了实用的解决方案。在实际应用中，企业经常面临这样的困境：新数据获取成本很高，但旧数据可能已经不够"新鲜"。传统观念认为这是一个无解的矛盾，但这两个原则告诉我们，通过合适的方法，旧数据同样可以发挥重要价值。

三、重新理解经典算法的工作原理

研究团队的另一个重要贡献是重新解释了几个在业界广泛使用的经典算法，这就像是给这些"知名菜谱"提供了全新的制作原理解释。这些重新解释不仅加深了我们对这些方法的理解，还为改进和优化它们指明了新的方向。

首先让我们来看看GRPO算法的真相。GRPO在业界被广泛使用，但人们一直认为它的成功主要归功于两个技术：重要性采样和梯度裁剪。重要性采样就像是给不同新鲜度的食材分配不同的"权重系数"，而梯度裁剪则像是限制每次调味的最大分量。

然而，研究团队通过大量实验发现了一个令人意外的事实：在GRPO的成功秘诀中，梯度裁剪发挥的作用远比重要性采样重要得多。这就好比发现一道名菜的美味主要来源于火候控制（梯度裁剪），而不是食材配比（重要性采样）。

更有趣的是，研究团队发现GRPO中的梯度裁剪可以设置得比传统认知宽松得多。传统上，人们小心翼翼地设置很严格的裁剪范围，就像厨师害怕火开得太大会烧焦菜品。但实验结果显示，在保持训练稳定性的前提下，我们可以使用更宽松的裁剪范围，这样不仅不会损害训练效果，反而能够加速模型的学习进程。

接下来，研究团队将目光转向了两个相对较新的算法：OPMD（在线策略镜像下降）和AsymRE（非对称REINFORCE）。这两个算法原本有着完全不同的理论基础和设计思路，就像是两种看起来完全不同的烹饪方法。

OPMD最初是基于优化理论设计的，它的工作方式像是一位数学家精心设计的学习程序。而AsymRE则是基于对奖励信号的不同处理方式，更像是一位心理学家设计的激励机制。两种方法看似毫无关联，各自都有自己的理论解释。

但是，通过研究团队提出的新理论框架重新审视这两个算法时，一个惊人的发现浮出水面：这两种看似不同的方法，本质上都可以理解为在标准REINFORCE基础上添加了特定的"稳定化"成分。换句话说，它们都遵循了研究团队提出的第一个原则——稳定化训练。

具体来说，OPMD实际上是在REINFORCE的基础上加入了一个"平滑化"组件，这个组件防止模型在学习过程中发生过于剧烈的变化。就像是在车辆的悬挂系统中加入减震器，确保即使路面颠簸，乘客也能感受到平稳的行驶体验。

而AsymRE则是通过调整"激励基准线"来实现稳定化效果，这种做法相当于告诉模型："我们要更加重视学习好的例子，而不是简单地惩罚坏的例子。"这种策略在教育学中也很常见——优秀的老师往往更擅长通过表扬好行为来引导学生，而不是一味地批评错误。

这种重新理解的价值在于，它为这些算法的进一步改进指明了方向。既然这些方法的核心都是稳定化训练，那么我们就可以运用稳定化的通用原理来优化它们，而不需要拘泥于每种方法最初的特定理论框架。

四、数据处理的巧妙艺术

在深入理解了训练算法的本质后，研究团队将注意力转向了一个同样重要但经常被忽视的领域：如何巧妙地处理训练数据。这就像是探索烹饪中食材搭配和处理的艺术，虽然看似简单，但实际上蕴含着深刻的智慧。

传统的机器学习理论通常假设所有训练数据都应该被平等对待，就像传统食谱要求严格按照比例使用每种食材一样。但在实际应用中，研究人员经常会遇到这样的困惑：有些数据样本质量明显更高，有些样本可能存在噪声或错误，还有些样本虽然正确但对当前的学习目标帮助不大。面对这种情况，是否应该一视同仁地对待所有数据呢？

研究团队通过理论分析证明了一个重要观点：在非实时训练的情况下，主动调整不同数据样本的重要性不仅是合理的，而且是必要的。这就像是一位经验丰富的厨师知道，即使食谱中写着"等量的盐和糖"，但根据具体的食材品质和口味需求，适当调整比例往往能够做出更美味的菜品。

基于这个认识，研究团队提出了两种具体的数据处理策略，它们都体现了"数据精选"原则的实际应用。

第一种策略叫做"样本过滤"，这种方法的工作原理很像一位挑剔的买菜师傅。在菜市场上，经验丰富的买菜者不会盲目购买所有看起来还算不错的蔬菜，而是会仔细挑选，去掉那些明显有问题的，保留那些品质最好的。在机器学习训练中，样本过滤的做法也类似：从一批混合质量的训练数据中，主动剔除那些质量较差或可能有害的样本，只保留那些对模型学习最有帮助的高质量样本。

这种做法在理论上可能看起来有些"浪费"——毕竟我们扔掉了一些数据。但实验结果显示，这种"精益求精"的策略往往能带来更好的训练效果。原因在于，低质量的数据不仅不会帮助模型学习，反而可能引导模型学习到错误的模式。就像用变质的食材烹饪不仅不会增加营养，反而可能破坏整道菜的味道一样。

第二种策略被称为"重要性加权"，这种方法更加精细和灵活。如果说样本过滤是"非黑即白"的选择（要么用，要么不用），那么重要性加权就是"因材施教"的智慧。在这种策略下，我们不会简单地丢弃任何数据，而是根据每个数据样本的质量和重要性给它们分配不同的"学习权重"。

重要性加权的工作方式就像是一位优秀的音乐指挥。在一个交响乐团中，不同的乐器在不同的乐章中发挥着不同的作用。指挥不会让所有乐器都以相同的音量演奏，而是根据音乐的需要，让某些乐器在特定时刻更加突出，让另一些乐器退到背景中。同样地，重要性加权让高质量的数据样本在训练过程中"声音更大"，而让质量较差的样本"声音更小"，但仍然保留它们可能提供的有用信息。

实验验证显示，这两种数据处理策略在多种不同的任务和数据集上都显示出了显著的效果提升。更重要的是，这些策略并不依赖于特定的模型架构或训练算法，它们可以被广泛应用于各种不同的机器学习场景中。

这些数据处理技术的理论基础在于研究团队对REINFORCE算法的新理解。传统理论要求数据处理必须保持某种"无偏性"，但新的理论框架显示，在非实时训练的情况下，适当的"有偏处理"不仅是可以接受的，而且往往是更优的选择。这就像是告诉厨师们，严格按照食谱固然重要，但根据实际情况灵活调整往往能够创造出更好的美味。

五、实验验证的丰富成果

为了验证这些理论发现的实用价值，研究团队设计了一系列广泛而深入的实验，就像是让这些新的"烹饪理论"接受真实厨房环境的考验。这些实验涵盖了多个不同的任务领域，使用了不同规模的模型，并且模拟了各种现实中可能遇到的训练条件。

实验的设计思路很像是搭建一个"模拟现实"的训练环境。在实际应用中，企业训练大型语言模型时经常会遇到各种不理想的情况：新数据的获取可能会延迟，反馈信号可能不够及时，或者出于成本考虑需要重复利用一些旧数据。为了模拟这些真实场景，研究团队设置了几种不同的"非理想"训练条件。

第一种条件被称为"同步间隔"模式，这种情况就像是一个餐厅的厨师和服务员之间的沟通出现了延迟。在正常情况下，厨师做好一道菜，服务员立即就能拿到客人的反馈，厨师可以马上调整下一道菜的制作。但在"同步间隔"模式下，厨师需要连续做好几道菜之后，才能统一收到客人的反馈意见。

第二种条件叫做"同步偏移"模式，这种情况更像是餐厅使用了"延迟反馈"系统。客人用餐后的评价不会立即传达给厨师，而是会延迟一段时间。这种延迟可能是因为评价需要经过处理和整理，或者是因为系统处理能力的限制。

第三种条件是最严格的"离线"模式，这相当于厨师只能根据之前收集到的历史评价来改进菜品，而无法获得任何新的反馈。这种情况在实际应用中也很常见，比如当获取新的训练数据成本很高，或者需要在资源受限的环境中进行模型训练时。

在这些不同的实验条件下，研究团队测试了多种不同的训练方法，包括传统的REINFORCE、改进的GRPO、以及他们提出的各种新方法。实验任务涵盖了数学推理、工具使用、对话生成等多个重要领域，使用的模型规模从15亿参数到80亿参数不等，确保了结果的广泛适用性。

实验结果非常令人鼓舞，几乎在所有测试场景中都验证了理论预测。最显著的发现之一是，传统上被认为非常重要的"重要性采样"技术，在GRPO中的作用确实远没有"梯度裁剪"重要。这个发现通过大量的对比实验得到了证实，就像是发现了某道名菜成功的真正秘诀。

更有趣的是，实验显示可以将梯度裁剪的范围设置得比传统认知宽松得多。在一些实验中，研究团队将裁剪范围从传统的0.2扩大到2.0，不仅没有损害训练稳定性，反而显著加速了模型的学习进程。这就像是发现厨师们一直过于小心翼翼地控制火力，实际上可以更大胆地使用更高的温度来加快烹饪速度。

关于数据处理策略的实验结果同样令人印象深刻。"样本过滤"方法在数学推理任务上显示出了特别突出的效果，通过主动剔除一些质量较差的训练样本，模型的推理准确率得到了明显提升。而"重要性加权"策略则在对话生成任务中表现优异，通过给高质量对话样本分配更高的学习权重，生成的对话质量和连贯性都有了显著改善。

实验还验证了OPMD和AsymRE这两种方法的有效性，证实了它们可以被理解为REINFORCE基础上的稳定化改进。这种重新理解不仅加深了对这些方法的认识，还为进一步优化它们提供了新的思路。

特别值得注意的是，这些改进方法在"非理想"训练条件下的表现尤其出色。在传统方法可能会出现性能下降的情况下，应用了新理论指导的改进方法往往能够保持甚至提升性能。这就像是给厨师们提供了在各种不同厨房条件下都能做出美味菜品的通用技巧。

这些实验结果的意义不仅仅在于验证了理论的正确性，更重要的是它们为实际应用提供了可靠的指导。企业在训练自己的大型语言模型时，可以根据这些实验结果来选择最适合自己情况的训练策略，而不需要盲目遵循传统的"标准做法"。

六、现实应用中的深远影响

这项研究的价值远远超出了学术理论的范畴，它为整个人工智能行业的实际应用带来了深刻的影响。就像一个重要的科学发现往往会引发一连串的技术革新一样，这些理论洞察正在改变人们训练大型语言模型的方式。

首先，这项研究为企业解决了一个长期困扰的现实问题：如何在资源受限的情况下高效训练模型。在传统观念中，训练大型语言模型需要严格的"实时反馈"——模型生成内容，立即获得评价，然后马上进行调整。这种方式虽然理论上最优，但在实际操作中往往面临巨大挑战。

考虑一个实际的场景：一家科技公司想要训练一个专门用于客户服务的大型语言模型。按照传统方法，他们需要让模型不断生成客服回复，然后立即收集客户反馈，再基于这些反馈调整模型。但现实中，客户反馈往往是延迟的、不完整的，而且获取高质量反馈的成本很高。

研究团队的发现告诉我们，这种"非完美"的训练环境不仅是可以接受的，而且通过适当的方法可以达到很好的效果。企业可以利用历史的客服对话记录、延迟的客户满意度调查，甚至是其他类似企业公开的数据来训练模型。关键在于运用正确的数据处理策略和训练技巧。

这种灵活性带来的经济价值是巨大的。企业不再需要为了获得"完美"的训练条件而投入大量资源，而是可以充分利用现有的各种数据资源。这就像是告诉餐厅老板，你不需要每天都使用最新鲜的食材才能做出美味的菜品，合理利用各种不同新鲜度的食材同样可以创造出优秀的美食体验。

其次，这项研究为人工智能基础设施的设计提供了新的思路。传统上，训练大型语言模型的系统都是按照"实时训练"的需求设计的，这要求系统具有很高的同步性和实时性，技术复杂度和成本都很高。

但基于新的理论理解，系统设计者可以采用更灵活的架构。比如，可以设计一个"异步训练"系统，允许数据生成和模型训练在不同的时间和地点进行，这大大降低了系统的复杂性和成本。这种设计思路特别适合分布式训练环境，可以更好地利用不同地区的计算资源。

在技术创新方面，这项研究开启了一个全新的研究方向。过去，研究者们主要关注如何设计更好的模型架构或优化算法，但现在他们意识到，重新思考训练数据的使用方式可能带来同样重要的突破。这就像是发现了烹饪艺术的一个全新领域——不仅要研究新的烹饪技巧，还要深入探索食材搭配和处理的艺术。

对于开源社区和学术研究而言，这项工作提供了一个重要的工具包。研究团队不仅提出了理论框架，还提供了具体的实现方法和实验验证，这使得其他研究者可以直接在自己的项目中应用这些发现。这种知识分享加速了整个领域的发展进步。

更广泛地看，这项研究体现了人工智能研究中的一个重要趋势：从追求理论上的"完美"转向解决实际应用中的"现实"问题。在早期的人工智能研究中，研究者们往往假设理想的实验条件，但随着AI技术走向大规模商业应用，如何在复杂的现实环境中保持优秀性能变得越来越重要。

这种转变就像是工程学的发展历程：早期的工程理论往往基于理想化的假设，但真正有用的工程技术必须能够在各种复杂的现实条件下稳定工作。这项研究为人工智能技术的"工程化"提供了重要的理论支撑。

从长远来看，这些发现可能会影响人工智能教育和人才培养。传统的机器学习教育往往强调标准算法和理想条件下的优化，但未来的AI从业者需要更多地了解如何在非理想条件下进行有效训练。这需要教育体系的相应调整，培养学生处理复杂现实问题的能力。

说到底，这项研究的最大价值在于它打破了一个长期存在的思维定式，告诉我们在训练人工智能系统时可以更加灵活和务实。就像优秀的厨师不会拘泥于固定的食谱，而是会根据实际情况灵活调整，优秀的AI研究者和工程师也需要学会在各种现实条件下找到最适合的解决方案。这种思维的转变，可能比任何具体的技术突破都更加重要和深远。

Q&A

Q1：GRPO算法到底是什么？为什么说它一直在"秘密"使用离线训练能力？

A：GRPO是群体相对策略优化算法的简称，它是训练大型语言模型的一种重要方法。说它"秘密"使用离线能力，是因为人们一直以为GRPO只能处理"新鲜"的训练数据，就像认为某个厨师只会现场烹饪一样。但UCLA和阿里巴巴的研究团队发现，GRPO实际上天生就具备处理"不那么新鲜"数据的能力，可以有效利用历史数据进行训练，只是之前大家都没有意识到这一点。

Q2：这项研究提出的两个训练改进原则具体是什么？普通企业能用上吗？

A：两个原则分别是"稳定化训练"和"数据精选"。稳定化训练就像给汽车装防抱死刹车，防止模型在学习过程中出现过激反应；数据精选则像挑选食材，主动选择高质量的训练数据并减少低质量数据的影响。普通企业完全可以应用这些原则，比如在训练客服机器人时，可以重点使用高评分的历史对话记录，并设置合理的学习步长限制，这样既能节省成本又能提升效果。

Q3：传统上认为很重要的"重要性采样"技术为什么在这项研究中不那么重要了？

A：研究团队通过大量实验发现，在GRPO算法中，"梯度裁剪"（控制学习步长）的作用远比"重要性采样"（调整数据权重）重要得多。这就像发现某道名菜的成功秘诀主要在于火候控制而不是食材配比。更令人惊讶的是，梯度裁剪的范围可以设置得比传统认知宽松得多，不仅不会影响稳定性，反而能加速学习过程。这个发现帮助人们重新理解了这些算法的真正工作机制。