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新智元报道
编辑：KingHZ 桃子
【新智元导读】强化学习可以提升LLM推理吗？英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型，媲美Deepseek-R1-7B，数学、代码等全面泛化。
强化学习Scaling来了！
刚刚，英伟达团队提出全新训练方法——ProRL，成功将RL扩展到2000步。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.24864
并且，它通过跨领域训练数据，包括数学、代码、STEM、谜题、指令遵循，实现了泛化能力。
基于此方法，研究团队训出的1.5B模型，性能直接媲美Deepseek-R1-7B！
这证实了，通过长时间训练，RL确实能解锁全新推理能力。
这就是强化学习的Scaling Law：强化学习训练越长，LLM推理能力越强。
黄仁勋很高兴，毕竟在年初他就提出了所谓的「三大AI Scaling Law」。
预训练Scaling Law马上触顶，后训练Scaling Law正在发力。
而强化学习Scaling需要更多的算力，对英伟达而言就是商机和利润。
后训练拓展（Post-training scaling）利用微调（fine-tuning）、剪枝（pruning）、蒸馏（distillation）和强化学习等技术，优化预训练模型，从而提升模型的效率和任务适应性。
这次研究的主要发现：
性能显著提升：在数学、编程、逻辑谜题、STEM推理和指令跟随等任务中，ProRL训练的模型在pass@1指标上分别提升了14.7%、13.9%、54.8%、25.1%和18.1%。
发现新颖解法：ProRL训练的模型在某些任务中表现出前所未有的推理路径，甚至在基准模型完全失败的情况下也能成功解决问题，显示出其探索新解法的能力。
持续训练带来持续收益：即使经过2000多步的训练，模型性能仍在提升，表明长时间的RL训练可以不断扩展模型的推理边界。
强化学习Scaling
只要2000步
近来，许多人质疑RL是否真正提升模型的推理能力。甚至，有研究声称RL无法为基础模型带来新的推理技能。
这些观点认为，RL的效果受限，主要源自以下问题：
1. 训练领域过于狭窄：比如过度聚焦于数学等特定领域，导致模型难以泛化。
2. 训练时间不足：许多强化学习训练仅在数百步后就停止，远未挖掘出真正的潜力。
这些限制，让人们误以为RL无法突破基础模型的推理边界。但事实证明，并非如此。
英伟达这项突破性研究，带来了振奋人心的答案：
只要将RL训练足够久，AI推理能力就能实现质的飞跃！
ProRL便成为了突破2000步的强化学习新配方，通过KL惩罚和定期参考策略重置，解决了长期以来存在的两大难题——熵崩溃和训练不稳定性。
论文中利用ProRL，作者打造了仅15亿参数推理模型——Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B。
ProRL的核心突破在于，它让模型能够在新颖任务中，发现基础模型完全无法企及的解决方案。
结果显示，在数学、代码、STEM、谜题和指令遵循方面，1.5B模型实现了超强泛化能力，完全不输Deepseek-R1-7B。
另外，在许多测试中，基础模型即使经过大量采样也完全失败，而ProRL训练的模型却能实现100%通过率。
尤其是，在高难度任务和域外任务上，ProRL训练的模型表现出色。这表明了推理能力真正Scaling，并内化了超越训练数据的抽象推理模式。
以Codeforce任务为例，RL后模型的解法发布更加广泛，展现出更高的多样性。
而对于全新的family_relationships任务，模型从几乎全0通过率，跃升至完美准确率，成功发现了全新的解法路径。
接下来，一起看看ProRL方法如何实现的？为何2000步能带来如此显著变化？
关键在于策略优化的底层机制：GRPO与KL正则的协同进化，为强化学习注入了稳定与多样性。
改造GRPO
「三板斧」解决熵坍缩
在策略优化训练时间较长时，主要难题是熵坍缩。
熵坍缩指的是模型输出的概率分布在训练早期就变得非常集中，导致输出熵迅速下降。
当熵坍缩发生时，策略会过早地固定在少量输出上，严重限制了探索性。
对于GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）这样的RL算法来说，多样化的输出样本是估算相对优势的基�。虼颂剿魇芟藁崾寡靶藕牌睿盗纺岩约绦行平�。
提高采样的温度，虽然可以延缓熵坍缩的发生，但随着训练的进行，熵仍会持续下降。
这次，研究团队彻底改造了GRPO方法。
GRPO的优化目标如下：
τ是当前策略πθ所采样的响应，rθ(τ)表示当前策略与旧策略的概率比。
GRPO中的优势函数（advantage）不依赖于PPO的价值网络（critic），而是用同一组样本{Ri}的得分来估算基线：
DAPO的启发
开源的DAPO算法中的几个关键组件，启发了研究团队解决熵坍缩问题。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.14476
首先，DAPO引入了「解耦剪辑」机制，在PPO的目标函数中将上下剪辑边界视为两个独立的超参数：
通过将?_high设置为较高值，算法鼓励「向上剪辑」（clip-higher），即提升原本概率较低的token的生成概率，从而扩大模型的探索范围。
他们发现，这种调整有助于保持输出熵，并减少过早的模式坍缩现象。
此外，DAPO还采用了「动态采样」策略，即过滤掉那些模型总是成功（准确率为1）或总是失败（准确率为0）的提示语。这些示例无法提供有效的学习信号。
相反，训练更集中在「中等难度」的样本上，有助于保持多样化的学习信号，推动模型持续进步。
显式正则化：更强、更稳定
尽管DAPO机制和调整采样温度可以在一定程度上减缓熵坍缩，但引入显式正则化方法KL散度惩罚项，能够提供更强、更稳定的解决方案。
具体而言，研究团队在当前策略πθ和参考策略πref之间加入KL散度惩罚：
这个惩罚项不仅有助于维持策略的熵，还起到了正则化的作用，防止当前策略过度偏离一个稳定的参考策略，从而提升训练稳定性，避免模型过拟合于某些虚假的奖励信号。
此外，随着训练推进，KL惩罚项可能在损失函数中占比过高，从而抑制策略更新的步幅。
为了解决这个问题，研究团队引入了一种简单但有效的方法：参考策略重置（Reference Policy Reset）。
具体做法是：定期将参考策略πref硬性重置为当前策略πθ的最近快照，并重新初始化优化器的状态。
这种机制既能让模型继续改进，又能保留KL正则化带来的稳定性。在整个训练过程中反复应用这种重置策略，以防模型过早收敛，同时鼓励更长时间的有效训练。
全面泛化
1.5B刷新SOTA
借助稳定的奖励计算机制、改进版GRPO算法以及延长的训练过程，在不同任务上，新模型Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B都展现出强大的泛化能力。
项目链接：https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B
在以下领域，新模型均显著优于基础模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：
数学：提升+15.7%
编程：提升+14.4%
STEM推理：提升+25.9%
指令遵循：提升+22.0%
文字逻辑谜题（Reasoning Gym）：提升+54.8%
此外，在数学（+4.6%）和编程（+6.5%）两个领域，新模型也超越了专门针对特定任务训练的领域专用基线模型，充分体现了通用型强化学习（Prolonged RL）训练方法的有效性。
实验设置
为了验证假设，研究团队构建了多样化且可验证的训练数据集，共包含约13.6万个样本，涵盖五个任务领域：数学（math）、编程（code）、理工类（STEM）、逻辑谜题（logical puzzles）和指令遵循（instruction following）。
每种任务类型都配有清晰的奖励信号（可为二值或连续值），从而在训练过程中提供可靠反馈。
表4：这次研究中使用的训练数据概览
为了实现有效的长周期强化学习训练，他们在融合的验证集（从评估基准集中抽样）实时监控训练进展。
当验证集表现停滞或下降时，他们会对参考模型和优化器进行硬性重置，以恢复训练稳定性，并允许策略进一步偏离初始基础模型。
在训练的大部分时间里，响应长度被限制在8000个token内，保证生成结果简洁稳定。
在训练的最后阶段（约200个步骤），上下文窗口token总数扩大到16000。
研究团队观察到模型能够迅速适应，并取得了可观的性能提升。
图2展示了在多阶段扩展强化学习过程中，训练动态的关键统计数据。
DAPO的多项增强策略，结合KL散度损失，有效防止了模型出现熵坍缩现象。
尽管观察到平均响应长度与验证集得分之间存在一定的正相关关系，但这一因素并非决定性，因为在某些训练阶段，即使响应长度没有明显增加，性能依然有所提升。
与此同时，验证性能（通过pass@1和pass@16指标衡量）持续改善，并随着训练计算量的增加而稳步提升。
下图8展示了整个训练过程中KL散度的变化情况。
实验利用开源项目reasoning-gym进行。
项目链接：https://github.com/open-thought/reasoning-gym
评测结果分析
在多个领域对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B基础模型与Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B，研究团队进行了全面对比。
新模型在所有数学推理基准测试中均稳定超越基础模型，平均提升15.7%（见表1）。
在复杂数学推导任务中展现出更强的逻辑连贯性。
在竞技编程任务（pass@1准确率）中提升14.4%，尤其擅长处理算法优化与边界条件判断（见表2）。
在STEM推理与指令跟随测试中，GPQA Diamond基准成绩提升25.9%；IFEval指令理解任务提升22.0%(见表3左侧)。
在逻辑谜题（Reasoning Gym）测试中，在基础模型普遍受困于格式解析与复杂子任务的场景下，奖励分数提升54.8%。
新模型展现出优异的非结构化问题分解能力(见表3左侧)。
即便与参数量更大的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B相比，1.5B新模型在多数领域表现相当甚至更优，验证了ProRL方法的高效性。
关键发现：强化学习训练不仅全面提升模型在各专业领域的表现，更在基础模型原本失效的任务上实现突破性进展，证实了该方法对模型本质推理能力的拓展作用。
分布外任务（OOD）泛化能力
表3（右侧）展示了新模型在Reasoning Gym中多个分布外（OOD）任务上的表现。
模型在三项OOD任务中均取得显著提升，展现出强大的泛化能力。这表明新的训练方法有助于模型应对未知挑战。
与领域专用模型的对比
研究团队对比了Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B与两个专门面向某一领域的基准模型：DeepScaleR-1.5B（数学推理）、DeepCoder-1.5B（编程任务）。
下表2显示，基于ProRL训练的模型具备强泛化能力，在：
数学任务中提升+4.6%
编程任务中提升+6.5%
此外，ProRL使模型能在较短响应长度内完成更深入的推理与优化，相比之下，现有方法往往过早增加响应长度，导致「过度思考」（overthinking）并生成冗长啰嗦的推理内容。
实验分析
这次的主要分析结论如下：
（1）强化学习在扩展模型推理边界（以pass@128衡量）方面的效果，与 基础模型的初始能力 密切相关。
（2）强化学习确实能够显著扩展模型的推理能力，尤其是在那些超出基础模型原有能力范围的高难度任务上。
（3）强化学确实可以扩展LLM推理边界，能够推广到训练中未见的分布外任务。
（4）新方法ProRL不仅提高了平均pass@1，还足以弥补训练中可能带来的输出方差增加，从而整体提升pass@k上限，推动推理能力的实质跃升。
起点越弱，收益越大
这次研究的一个关键发现是：强化学习在扩展模型推理边界（以pass@128衡量）方面的效果，与基础模型的初始能力密切相关。
如图3所示，研究团队观察到基础模型的推理边界越弱，其在经过RL训练后的推理提升越显著，二者呈现出明显的负相关关系。
具体来说：
对于基础模型原本表现较好的任务（即初始pass@128较高），RL训练后的推理广度提升有限，甚至可能出现负增长。这表明模型更倾向于在已掌握的解法中增强信心，而非探索新的推理路径，导致推理边界变得更「窄」。
相反，在基础模型本身较弱、初始pass@128较低的领域中，ProRL的效果最为显著。此时，RL不仅提高了pass@1准确率，还显著增强了模型在更广泛推理路径上的探索和成功能力。
为进一步验证这种现象，他们引入了「创造力指数」（creativity index），衡量基础模型在每个任务中的响应与最大规�？丛ぱ盗酚锪峡釪OLMA之间的重合度。
结果表明，那些在RL训练后几乎没有提升的任务，其创造力指数普遍较低——
尤其是一些数学和编程任务（图中用圆圈标出）。
这表明基础模型在预训练期间已经接触过大量相似内容，因而对这些任务「熟悉」，也更难通过RL获得进一步提升。
图3：左：在基础模型最初难以应对的任务上，ProRL最能有效地扩展模型的推理边界。右：圆圈中标出的那些经过强化学习（RL）后收益最小的任务通常具有较低的创造力指数
解构ProRL的推理边界
他们逐一分析了各个评估基准任务的训练表现，并根据训练过程中pass@k的变化趋势，把它们分类。
结果表明，强化学习确实能够显著扩展模型的推理能力，尤其是在那些超出基础模型原有能力范围的高难度任务上。
具体来说：
一些任务在训练初期就出现了性能饱和甚至推理能力退化的现象；
但也有不少任务展现出随着训练持续而不断提升的趋势，说明ProRL能帮助模型不断探索并掌握更复杂的推理策略。
最显著的例子是代码生成任务，在这一领域，ProRL能够带来持续性的性能提升。这表明，延长训练时间使模型有机会深入探索，并逐步内化更复杂的推理模式。
整体来看，这些结果说明：在合适的训练条件下，ProRL不仅能优化模型当前的表现，还能突破基础模型的推理上限，推动模型在推理能力上的持续进步。
在评估过程中发现，ProRL对不同任务的推理边界影响存在显著差异，主要可分为以下三类情况：
1.推理边界退化（Diminished Reasoning Boundary）
在部分任务中（尤其是数学领域），Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B的推理能力相比基础模型有所下降或保持不变，这一现象也与先前研究中的观察结果一致。
2.RL收益早期饱和（Gains Plateau with RL）
对于这一类任务，RL训练确实提升了pass@1和pass@128，说明推理能力有所增强。但这种提升大多出现在训练初期。
比较中间训练检查点与最终模型可以看出，ProRL在训练后期几乎不再带来额外收益，表明模型对这类任务的学习潜力已很快达到饱和。
3.持续收益（Sustained Gains from ProRL）
与上述情况相反，部分任务——尤其是更复杂的任务，如代码生成——在经过长时间ProRL训练后，推理能力持续提升。
这些任务通常需要模型在训练过程中对多样化问题进行充分探索，才能有效泛化到测试集。在此类任务上，ProRL显著拓展了模型的推理边界，展现出延长训练在复杂任务上的巨大潜力。
ProRL提升分布外推理能力
ProRL如何增强模型在分布外（Out-of-Distribution, OOD）任务上的泛化能力?
延长强化学习训练是否能够显著扩展模型的推理边界，尤其是在面对结构上新颖或语义上具有挑战性、且在初始训练阶段未曾接触过的任务时?
这次研究试图单独评估长期RL更新的作用，观察其是否能促使模型学习到更抽象、通用的推理策略，从而在陌生任务中也能表现出色。这是验证ProRL是否具备「超出经验学习」能力的重要指标。
分布外（OOD）任务评估
在Reasoning Gym中选取了boxnet任务进行评估，该任务在训练阶段从未出现过，用于测试模型在完全陌生任务上的泛化能力。
如图5所示：
基础模型在该任务上完全无法作答，表现出明显的能力缺失。
相比之下，经过ProRL训练的模型展现出明显的解题能力，说明其推理边界得到了实质性的扩展，能够推广到训练中未见的分布外任务。
进一步对比中期RL检查点和最终延长训练后的模型，研究者发现随着训练持续，模型在boxnet上的表现稳步增强，且在所有pass@k值上均有提升。
这一结果强有力地支持了以下结论：ProRL不仅提升模型在已知任务上的表现，更促使模型内化抽象的推理模式，具备超越具体训练数据与任务复杂度的泛化能力。
难度提升下的泛化能力评估
研究者进一步在graph_color任务中评估模型在不同任务难度下的表现。
具体做法是通过生成不同节点数的图结构问题来调节任务难度：
训练数据仅包含10个节点的图
测试数据则使用更大规模的图，以评估模型在超出训练分布范围下的泛化能力
图6展示了不同模型在各个图规模下的表现（pass@1为实线，pass@128为虚线）。结果显示：
随着图规模增大，任务复杂度指数级上升，各模型性能均有一定下降，这是合理预期；
但延长ProRL训练的模型在所有图规模上始终显著优于基础模型与中间检查点模型，无论是pass@1还是pass@128。
这一发现表明：
ProRL不仅提升了模型在训练分布内的准确率
更增强了模型对更复杂、未见任务的稳健性与泛化能力，即便任务的结构复杂度大大超出原始训练范围，模型依然能保持较强表现。
训练过程中pass@1分布如何演化？
已有研究表明：
提高平均pass@1（期望值）可以提升pass@k上界
而更高的方差则会削弱这个上限
与已有研究中观察到的「训练过程中pass@k随时间下降」的现象不同，这次的实验结果（图1）显示：
pass@1和pass@16均随着训练持续而持续提升;
这种趋势重现了OpenAI o1的RL训练中报告的scaling law。
ProRL方法在多个任务上带来了显著的性能提升。
图7(a)和图7(b)展示了在代码任务和逻辑谜题任务中的pass@1分布变化：
训练初期：模型输出的pass@1分布主要集中在零附近，且呈现长尾分布
训练后期：分布明显整体右移，表明模型在更多样本上的首个解答成功率大幅提升
具体案例：
Codeforces题目：训练后分布更宽，准确率覆盖面显著扩大
family_relationships任务：作为一个新颖的推理任务，该任务最初几乎全部为零准确率，但训练后出现集中于满分（100%）的显著峰值，表明模型成功学会了解题思路，能够在大多数提示下正确作答
这些明显的分布变化由延长RL训练驱动，说明：
ProRL不仅提高了平均pass@1，还足以弥补训练中可能带来的输出方差增加，从而整体提升pass@k上限，推动推理能力的实质跃升。
作者简介
Mingjie Liu，现任英伟达研究科学家，专注于电子设计自动化（EDA）领域的前沿研究。
他的研究领域主要涵盖：人工智能与机器学习、模拟与混合信号集成电路。
他于2022年获得德克萨斯大学奥斯汀分校UT-Austin电子与计算机工程博士学位。
在2018年，他获得密歇根大学电子与计算机工程硕士学位。
2012年-2016年，他就读于北京大学微电子专业。
参考资料：
https://x.com/_AndrewZhao/status/1929376147957076447
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