多奖励强化学习：将GDPO、CISPO与REPO-R扩展至27B模型
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- Nino
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- Senior Tech Editor
在我们针对多奖励强化学习的系列研究中，此前已经探讨了PPO、GRPO及GDPO如何将多种奖励信号汇总为统一的学习目标。虽然在14B模型上的初步基准测试揭示了过拟合的风险（即训练曲线往往掩盖了泛化能力的不足），但本次我们将实验规模扩展至Qwen3.8-27B模型，并进行了600步的训练，以观察这些架构在更大规模下的表现。
扩展架构：27B实验分析
我们将27B模型部署在一个由12个不同奖励通道控制的结构化任务中。我们的目标是隔离特定算法选择的影响：用于奖励归一化的GDPO、用于梯度稳定性的CISPO，以及用于熵感知优势缩放的REPO-R。在保持环境与奖励结构一致的情况下，我们发现损失函数的微小变化会导致在留出集（held-out tasks）上的结果产生巨大差异。对于使用 n1n.ai 获取高性能LLM API的开发者而言，理解这些细微差别对于有效的模型微调至关重要。
CISPO与REPO-R的优势
在我们的测试中，将传统的DAPO损失函数替换为CISPO后，留出集得分从-0.47提高到了-0.02。CISPO的方法是将重要性权重上限设为1.2，而不是直接将梯度置零，这防止了模型在关键Token决策点上“放弃学习”。加入REPO-R（根据Token稀有度重新缩放优势）后，我们获得了最显著的提升，留出集得分达到+1.33。这表明在复杂的多奖励场景中，奖励那些稀有且高质量的Token是引导模型行为的有力杠杆。
| 配置 | 交付步数 | 留出集得分 | 改进幅度 |
|---|---|---|---|
| DAPO (基线) | 600 | -0.47 | — |
| CISPO | 600 | -0.02 | +0.45 |
| CISPO + REPO-R | 600 | +1.33 | +1.35 |
| 筛选后的提示词 | 500 | +1.80 | +0.47 |
隐形杀手：优势下限（Advantage Floor）
在我们将实验迁移到更严苛的环境时，遇到了由“优势下限”护栏导致的失败模式。该护栏本意是过滤低质量答案，但由于模型在初期难以达到该阈值，导致96%的学习信号被无意间丢弃。这揭示了强化学习中的一个普遍真理：**护栏是高度依赖环境的。**如果奖励分布发生变化，安全阈值必须重新校准。当使用 n1n.ai 的基础设施扩展模型时，务必监控非零优势的百分比，以确保训练器确实在进行有效学习。
多奖励微调的专业建议
- 筛选提示词：在500个提示词上训练的效果往往不如在精心挑选的200-250个提供足够信号的子集上训练。
- 监控熵值：使用熵恒温器动态调整REPO-R的强度。
- 使用留出集验证：永远不要只看训练曲线，务必使用冻结的探针（frozen probe）来选择最终检查点。
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