GHPO算法横空出世：RL与SFT联手，破解大模型推理训练难题

type

status

date

slug

summary

引言：AI推理能力的飞跃与瓶颈

近年来，以OpenAI、DeepSeek等为代表的新一代大模型（LLM）在数学、编程等复杂推理任务上取得了惊人的突破。这背后，一种名为“可验证奖励强化学习”（RLVR）的训练方法功不可没。与依赖海量高质量人工标注数据的监督微调（SFT）相比，基于强化学习（RL）的后训练在提升模型的泛化推理能力上展现出巨大潜力。

然而，当前主流的RLVR方法（如GRPO）并非完美无缺，普遍面临两大挑战： 1. 奖励稀疏：当训练任务的难度远超模型当前能力时，模型很难自主探索到正确答案，导致无法获得有效的奖励信号，学习过程陷入停滞。 2. 样本效率低下：传统的在线强化学习需要模型不断与环境交互生成新样本，这一过程对于计算资源是巨大的消耗，尤其对中小型模型极不友好。

为了攻克这些难题，来自学术界和工业界的顶尖研究者们提出了全新的GHPO算法框架，巧妙地将强化学习（RL）的探索能力与监督微调（SFT）的指导优势相结合，为人工智能的推理训练开辟了一条高效、稳定的新路径。

现有推理训练的瓶颈：为何需要新方法？

在深入了解GHPO之前，我们必须先理解现有方法的局限性。以GRPO为代表的强化学习算法，其核心思想是让模型通过不断试错来学习。模型生成一个答案，如果答案正确（可被验证），就给予奖励；如果错误，则给予惩罚。

这个机制在理论上很完美，但在实践中却困难重重。想象一下，让一个小学生直接解答奥数题，他大概率会因为完全没有头绪而随机猜测，几乎不可能得到正确答案。在这种情况下，无论尝试多少次，他都得不到“正确”这个正向反馈，学习也就无从谈起。这就是奖励稀疏问题。

同时，On-policy的强化学习要求模型用自己当前的策略去生成数据并学习，这意味着每更新一次模型，就需要重新生成海量数据，效率极低。这不仅拖慢了训练速度，也带来了高昂的成本，成为了制约大模型技术普及和发展的一大障碍。

GHPO的核心创举：融合强化学习与模仿学习

面对上述困境，GHPO提出了一种颠覆性的思路：当模型“卡壳”时，为什么不直接给它一点提示呢？

传统RL方法只利用了标准答案的“结果”（对或错），却完全浪费了宝贵的“解题过程”（即高质量的思维链）。GHPO的核心创新，正是将这些标准的解题过程（可以看作一种模仿学习或SFT的形式）直接整合到强化学习的循环中。

具体来说，当模型在某个难题上探索失败时，系统不再是简单地给予一个负面惩罚，而是可以向其展示一部分、甚至全部的标准解题步骤。这相当于一位老师在旁边循循善诱，为模型提供了宝贵的学习信号，直接解决了奖励稀疏的问题。这种“探索”与“模仿”的结合，既保留了RL的创造性，又保证了学习的连续性和高效性。

深入解析GHPO框架：两大智能模块协同工作

然而，简单地混合RL和SFT还不够，关键在于“何时”以及“如何”提供指导。GHPO通过两大核心模块，实现了这一过程的自动化和智能化。

自动化难度检测：此模块是GHPO的“眼睛”。它能实时评估当前问题相对于模型当前能力的“主观难度”。其巧妙之处在于，它无需任何人工预先标注，也无需引入更强的外部大模型作为“裁判”。仅通过分析模型自己针对该问题生成的多个答案的分布情况，就能判断出模型对这个问题是“游刃有余”还是“毫无头绪”。这种自适应的难度评估机制，能随着模型能力的成长而动态演进。

自适应提示切换：这是GHPO的“大脑”。根据难度检测模块的判断，它会决定是否提供提示，以及提供多少提示。GHPO采用了一种多阶段的动态提示策略。训练初期，系统会先用一小部分标准解作为Prompt提示。如果模型依然无法解决，系统会在后续的尝试中逐步增加提示的长度，直到模型能够成功为止。

这种创新的设计确保了指导的“恰到好处”： - 对于模型能力范围内的任务，保留了宝贵的自主探索空间，鼓励泛化。 - 对于极具挑战性的任务，则提供适应性的优化指导，避免了无效探索和训练停滞。

惊艳的实测表现：全面超越与稳定提升

实践是检验真理的唯一标准。在基于Qwen2.5-7B-base模型的实验中，GHPO的表现令人瞩目。研究人员在多个开源数学推理基准测试集上，将GHPO与GRPO等多种主流算法进行了对比。

结果显示，GHPO算法相较于GRPO，实现了平均高达4.5%的性能提升，在GPQA-Diamond和AMC23这两个高难度测试集上，提升幅度更是分别达到了惊人的9%和10%。

更重要的是，GHPO在训练过程中的梯度更新更加平滑稳定，这证明了其训练过程的高效性和鲁棒性。该方法也被证明可以轻松迁移到其他模型上，展现了其强大的通用性。这一系列的成果，无疑为LLM的高效训练提供了强有力的工具。

总结与展望：SFT与RL的融合新篇章

GHPO的问世，不仅仅是对大模型训练技术的一次优化，更是对SFT与RL关系的一次深刻反思与重塑。它以一种极为巧妙的方式，化解了强化学习在复杂推理任务中长期存在的奖励稀疏和训练不稳定的核心痛点。

它告诉我们，监督微调（模仿）和强化学习（探索）并非相互排斥，而是可以深度融合、相得益彰的黄金搭档。通过动态的、自适应的引导，我们可以在保证模型探索精神的同时，大幅提升训练的效率和最终性能。

对于希望紧跟AGI发展前沿、获取最新AI日报和深度解析的开发者和爱好者来说，持续关注像GHPO这样的突破性研究至关重要。想要了解更多关于大模型、Prompt工程和AI变现的前沿动态，欢迎访问AIGC导航站（https://aigc.bar），获取最全面的AI门户资讯。