高馬爾今天小編(寸飛蘭)要和大家分享的是不蒸餾R1也能超越DeepSeek，上海 AI Lab 用RL突破數學推理極限,歡迎閲讀~
僅通過強化學習，就能超越 DeepSeek！
上海 AI Lab 提出了基于結果獎勵的強化學習新範式——
從 Qwen2.5-32B-Base 模型出發，僅通過微調和基于結果反饋的強化學習，在不蒸餾超大模型如 DeepSeek-R1 的情況下，就能超越 DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B 和 OpenAI-O1 系列的超強數學推理性能。
團隊發現，當前大模型數學推理任務面臨 " 三重門 " 困局：
稀疏獎勵困境：最終答案對錯的二元反饋，使復雜推理的優化變得困難
局部正确陷阱：長思維鏈中部分正确步驟反而可能誤導模型學習
規模依賴魔咒：傳統蒸餾方法迫使研究者陷入 " 參數規模軍備競賽 "
因此，研究團隊重新審視了當前基于結果獎勵的強化學習算法，經過嚴格的理論推導與證明，重新設計了一個新的結果獎勵強化學習算法，并在這個過程中得出了三點重要結論：
對于正樣本：在二元反饋環境下，通過最佳軌迹采樣（BoN）的行為克隆即可學習最優策略
對于負樣本：需要使用獎勵重塑來維護策略優化目标的一致性
對于長序列：不同的序列部分對結果的貢獻不同，因此需要更細粒度的獎勵分配函數，這個函數可以通過結果獎勵習得
通俗來説，就是通過對正确樣本模仿學習，錯誤樣本偏好學習，關鍵步驟重點學習，無需依賴超大規模的模型（例如 DeepSeek-R1）進行蒸餾，僅通過強化學習即可達到驚人的效果。
除此之外，團隊也對不同起點模型進行了強化學習訓練對比和分析，發現強化學習的起點模型和訓練數據分布對最終的模型效果也很重要。因此，研究團隊将 RL 訓練的數據、起點和最終模型一起完整開源，來推動社區的公平比較和進一步研究。項目鏈接已放文末。
從頭設計結果獎勵強化學習
針對數學推理任務中強化學習面臨的稀疏獎勵和局部正确難題，團隊提出新的策略優化框架OREAL。
通過理論創新實現針對性的算法改進，在用實驗説明 " 怎麼做更好 " 之前，首先論證 " 為什麼這麼做更好 "
正負樣本獎勵重塑，解決稀疏獎勵困境
在數學推理任務的采樣流程中，團隊經過理論分析推導，提出核心見解：在二元反饋機制下，采樣任意數量包含正确答案的 BoN（Best-of-N）設定，其正确軌迹的分布具有一致性特征。這一發現表明，通過直接行為克隆（behaviorcloning）采樣得到的正确軌迹，已經構成了正樣本訓練中的最優設定。
在對正樣本做模仿學習的基礎上，團隊提出直接懲罰負樣本會導致梯度偏差問題，對負樣本的訓練原則應當是維護優化梯度形式與學習 BoN 分布一致。通過深入分析正負樣本的訓練梯度，研究者們提出了基于平均準确率 p 的獎勵重塑因子來維護上述一致性，為 GRPO 等算法的改進提供了理論依據。這種設定使模型既能有效吸收成功經驗，又能精确識别關鍵錯誤邊界，對訓練性能有明顯幫助。
結果獎勵「因果溯源」，跳出局部正确陷阱
針對復雜的長推理鏈問題，OREAL 創新性地設計了 token 重要性估計器。通過構建序列累計形式的獎勵函數，我們将結果獎勵逆向分解到每個推理步驟（見下面的 token-level RM 熱力圖）。這種方法能夠精确定位核心錯誤步驟，在訓練時實現更精細的梯度更新，顯著提升了模型在長序列任務中的表現。
OREAL 框架
将幾項認知組合起來，團隊提出的最優強化學習策略可以概括為：在正确樣本上模仿學習，在錯誤樣本上偏好學習，對關鍵步驟做重點學習。
通過合理的分析和實踐，一步步将強化學習性能推到最佳水平。
強化學習超越蒸餾，擺脱規模依賴魔咒
團隊在 7B 和 32B 兩個規模的模型上僅使用 4 千條高質量訓練樣本進行了訓練和測試，
在 7B 量級上，Oreal-7B 在 MATH-500 上取得了 91.0 的 pass@1 準确率。這是首次通過強化學習而非蒸餾方法達到了如此高的精度。這一成績不僅為基于 RL 的方法樹立了新的裏程碑，還超越了更大參數量的模型，包括 QWQ-32B-Preview 和 OpenAI-O1-Mini。
此外，将 Oreal 應用于此前最佳的 7B 模型（DeepSeek-r1-Distill-Qwen-7B）後，得到的新模型 OREAL-DSR1-Distill-Qwen-7B 在 MATH-500 上取得了 94.0 的 pass@1 精度，創下了 7B 模型的記錄。千問的基座，經過 DeepSeek 的蒸餾訓練，再經過上海 AI Lab 的強化學習訓練，達到了中國原創新高度。
對于 32B 模型，Oreal-32B 在 MATH-500 上也達到了 95.0 的分數，超越了同級别的 DeepSeek-r1-Distill-Qwen-32B，實現 32B 模型的新 SOTA。
One More Thing
最後，研究團隊還對比了不同基座模型下的性能表現，發現不同性能起點的策略模型 RL 後性能上限是不同的，起點模型越強，RL 後的性能越好。
并且，盡管在多個基座模型上，大部分 benchmark 性能都會在 RL 後有所提升，偶爾也會出現持平（OREAL-32B 在 AIME2025-I）或者性能下降（相比于 DSR1-Distill-Qwen-7B 在 AIME2024）。
研究認為，這些情況的出現可能與訓練語料的質量、難度和數量等方面準備的不夠充分有關，這也給未來的研究留下了空間。
因此，除了強大的 RL 算法，團隊還提出兩個關鍵因素對于 RL 在數學推理任務中的成功至關重要：
強大的起點模型是 RL 可以有效激發模型潛在能力的前提。
在 RL 階段使用的數據也必須在質量、難度、數量和多樣性方面都得到充分保證。高質量的數據集能夠讓模型通過面對廣泛的挑戰和學習機會，充分發揮其潛力。
模型數據全面開源，助力強化學習研究
研究團隊同時也注意到，盡管 DeepSeek-R1 的出現引發了社區對于大語言模型強化學習的學習和研究熱情，大家使用的訓練起點模型、訓練數據、訓練算法和超參細節都不盡相同，影響了算法和模型性能的清晰比較。
因此，研究團隊将整個 RL 訓練過程中用到的訓練數據、起點模型和 RL 後模型都進行了全面開源，訓練代碼也将開源到 XTuner。
歡迎下載體驗：
項目鏈接：
https://github.com/InternLM/OREAL
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2502.06781
RL 訓練數據鏈接：
https://huggingface.co/datasets/internlm/OREAL-RL-Prompts
系列模型地址：
https://huggingface.co/collections/internlm/oreal-67aaccf5a8192c1ba3cff018
— 完 —
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