企业官网建设流程全解析

电商运营适合女生吗,太原网站优化服务,湖南省工程建设信息官方网站,找网站设计公司当我们在谈论 RL 时#xff0c;我们在谈论什么#xff1f;在过去的一年里#xff0c;大模型推理能力的提升似乎进入了一种“炼金术”时代#xff0c;尤其是对于 1.5B - 7B 这种中小参数量模型#xff08;SLM#xff09;。为了让它们追赶 OpenAI o1 或 DeepSeek-R1 的推理…当我们在谈论 RL 时我们在谈论什么在过去的一年里大模型推理能力的提升似乎进入了一种“炼金术”时代尤其是对于 1.5B - 7B 这种中小参数量模型SLM。为了让它们追赶 OpenAI o1 或 DeepSeek-R1 的推理能力开发者们构建了极其复杂的 RL强化学习流水线从 DeepScaleR 的三阶段上下文递增到 ProRL-V2 的九阶段训练从动态调整温度Temperature到复杂的课程学习Curriculum Learning 。每一篇新论文似乎都在告诉我们RL 很不稳定你必须用这十几个 Trick 才能按住它。论文JustRL: Scaling a 1.5B LLM with a Simple RL Recipe链接https://arxiv.org/pdf/2512.16649但JustRL这篇论文的出现就像是在喧闹的集市中突然按下了静音键。清华大学和 UIUC 的研究者们提出了一个振聋发聩的问题“这些复杂性真的是必须的吗”他们的答案是否定的。他们用一套极简的、单阶段的、固定超参的训练方案在两个主流 1.5B 模型上刷新了 SOTA同时节省了 2 倍的算力 。0核心方法回归本质的“极简配方”JustRL 的核心理念可以用 Antoine de Saint-Exupéry 的那句名言概括“完美的达成不是当无以复加时而是当无可删减时。”相比于同行们复杂的架构JustRL 的配置简单到令人惊讶。让我们拆解一下这个“配方” 算法内核标准的 GRPOGroup Relative Policy Optimization配合二元奖励Binary Outcome Rewards。训练流程单阶段Single-stage。没有从 8k 到 16k 再到 24k 的上下文渐进直接端到端训练。超参数完全固定Fixed。学习率恒定 1e-6温度恒定 1.0Clip Ratio 固定在 [0.8, 1.28]。没有动态调整策略。长度控制没有复杂的长度惩罚项Length Penalty仅仅设置了一个 16k 的硬性上限。Prompt一句简单的 Please reason step by step...甚至没有做 Prompt Tuning。这就好比大家都还在研究怎么通过复杂的变速箱逻辑来省油时JustRL 直接换了一个更高效的引擎然后把变速箱锁死在了一个档位上结果跑得更快更稳。1实验论证以简驭繁的胜利口说无凭数据是最好的证明。JustRL 在 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 OpenMath-Nemotron-1.5B 两个基座上进行了验证。1. DeepSeek 赛场的“降维打击”在 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 这个基座上JustRL 的表现令人印象深刻。*我们可以看到 JustRL 在多个数学基准测试中的平均表现。*性能超越JustRL 取得了54.87%的平均准确率击败了此前拥有复杂九阶段训练流程的 ProRL-V2 (53.08%) 。在 AIME 2024 上JustRL 更是达到了 52.60%优于 ProRL-V2 的 51.87% 。算力节省这才是最杀人诛心的部分。如下表所示JustRL 的算力消耗仅为 tokens约为 ProRL-V2 () 的一半更是只有 BroRL () 的五分之一 。JustRL 在仅使用约 ProRL-V2 50% 的算力预算下达到了更高的性能。这说明过去的许多“Trick”可能是在空转。2. Nemotron 赛场的“稳健发挥”在更强的 OpenMath-Nemotron-1.5B 基座上JustRL 同样展现了统治力。它达到了64.32%的平均准确率超过了使用了复杂课程学习Curriculum Learning和问题增强Question Augmentation技术的 QuestA (63.81%) 。QuestA 需要构建包含部分 CoT思维链提示的数据集来做课程引导而 JustRL 仅使用了标准的问答对没有做任何数据增强 。无论是 DeepSeek 还是 Nemotron 基座JustRL 都展现出了平滑、单调上升的趋势a, b 图。即使在 4000 步的训练中也没有出现通常被认为是 RL 通病的“模型坍塌”或“震荡”。2为什么“标准技巧”反而有毒这篇论文最精彩的洞察来自于它的Ablation Study消融实验。作者尝试把一些社区公认的“好用的 Trick”加回去结果却引发了性能退化。这一点非常反直觉值得我们深思。陷阱一显式长度惩罚Overlong Penalty通常认为为了防止模型输出过长废话连篇需要加一个长度惩罚项。但 JustRL 发现加上这个惩罚后AIME 2024 的准确率直接从 55% 卡顿在了 50% 。Why?观察熵Entropy的变化曲线可以发现加上长度惩罚后策略的熵迅速降低至 0.5-0.6而 Baseline 保持在 1.2-1.4 。这意味着模型为了避免惩罚过早地收敛到了短回复模式放弃了探索更复杂的推理路径。它为了“短”而牺牲了“深”。陷阱二鲁棒验证器Robust Verifier另一个直觉是如果验证器太严格比如格式不对就判错会造成 False Negative所以应该用更宽容、更鲁棒的验证器。但实验表明引入宽松验证器后性能进一步跌至 45% 。Why?作者认为严格的验证器虽然偶尔会误伤但它提供的“高标准”反而迫使模型生成更规范、逻辑更严密的解。过于宽容的验证器让模型失去了打磨细节的动力也减少了从细微错误中学习的机会 。消融实验图表清晰地展示了“画蛇添足”的后果。图 (b) 中的 Entropy 曲线尤为明显蓝线JustRL保持了健康的探索活力而红线和黄线加了Trick则迅速坍塌导致模型丧失了进化的潜力。3总结与展望JustRL 给狂热的 AI 社区泼了一盆冷水但这是一盆清醒的冷水。它证明了在 1.5B 这个尺度上只要基座模型足够好RL 训练本身并不像传说中那么不稳定。所谓的“不稳定性”很多时候可能是我们引入的复杂机制如动态超参调节、不恰当的数据筛选人为制造出来的“症状”而非病根 。JustRL 的价值不在于它提出了什么新算法而在于它设立了一个坚实的 Baseline。它告诉所有研究者在你决定引入复杂的课程学习或多阶段流水线之前请先确认你的方法能跑赢这个只有几十行配置代码的“傻瓜式”基准。如果连这都跑不赢那么那些复杂度就只是在浪费 GPU 而已。正如作者所言“我们不是在否定技巧的价值而是主张在通过实证确认其有效性之前不要默认它们是必须的。”