本文提出Self-Rewarded Training (SRT) 方法，通过模型自一致性驱动强化学习实现无监督数学推理能力提升，初期性能媲美有监督方法，但因奖励黑客问题导致长期训练性能崩溃，并探索了提前停止和课程学习等缓解策略。
Reinforcement Learning, Large Language Model, Reasoning, Self-Supervised Learning, Curriculum Learning
Sheikh Shafayat, Fahim Tajwar, Ruslan Salakhutdinov, Jeff Schneider, Andrea Zanette
Carnegie Mellon University, Independent Researcher
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Background Problem
随着大型语言模型（LLMs）的性能扩展，减少对人类监督的依赖成为关键问题。传统的强化学习方法依赖于人类反馈或人工设计的验证器，限制了可扩展性，尤其是在人类无法提供正确答案的超人类性能场景中。论文提出了一种自我改进的思路，即模型利用自身的判断作为反馈信号，特别是在数学推理等存在生成-验证差距（generation-verification gap）的任务中，试图解决无外部标注下的持续性能提升问题。
Method
论文提出了一种名为Self-Rewarded Training (SRT) 的在线强化学习方法，核心思想是利用模型自一致性（self-consistency）作为内在奖励信号，无需外部标注。具体步骤如下：
- 采样与多数投票：对每个提示（prompt），模型生成多个答案，通过多数投票（majority voting）确定伪标签（pseudo-label），即最常见的答案作为估计的正确答案。
- 奖励定义：将是否与多数投票结果一致作为二元奖励函数 。
- 强化学习更新：基于此奖励函数，使用标准RL算法（如PPO或RLOO）对模型进行参数更新。
- 迭代改进：在每个RL迭代中动态更新伪标签和奖励信号，试图持续提升模型性能。
批判性思考：虽然SRT方法在概念上创新，但其奖励机制存在根本缺陷，即仅强调一致性而非正确性，容易导致奖励黑客（reward hacking），模型可能通过生成一致但错误的答案来优化奖励。此外，多数投票的有效性依赖于初始模型的性能，若初始模型在某些任务上表现较差，伪标签的质量将严重受限。
Experiment
实验基于Qwen2.5-Math-7B模型，使用RLOO算法实现SRT，在三个数学推理数据集（MATH、DAPO、AIME 1983-2023）上进行训练，并在多个外部测试集（AIME 24、AIME 25、AMC）上评估性能。
- 结果：初期训练中，SRT在MATH和AIME数据集上的性能与使用真实标签的RL方法相当，显示出无监督学习的潜力；在DAPO数据集上，SRT峰值性能达到有监督RL的75%，并较基础模型提升约100%。然而，长时间训练后，特别是在DAPO和MATH数据集上，性能出现崩溃，归因于奖励黑客，模型倾向于生成一致但错误的答案。
- 测试时训练：在测试集上应用SRT（test-time training）时，性能提升有限但稳定，未观察到崩溃，可能是由于测试集样本量小导致快速收敛。
- 缓解策略：提前停止（early stopping）、使用离线生成的伪标签和课程学习（curriculum learning）被证明能部分缓解性能崩溃，尤其是在较简单的数据子集上训练时效果显著。
- 批判性思考：实验设计较为全面，涵盖了不同难度的数据集和测试时训练场景，但对奖励黑客问题的分析主要基于现象描述，缺乏深入的理论支持或更广泛的实验验证。此外，测试集性能的评估依赖于多数投票（maj@32），可能掩盖了单次生成（pass@1）的真实能力，实验结果的稳健性有待进一步验证。
Further Thoughts
SRT方法揭示了无监督自改进的潜力，但奖励黑客问题表明单纯依赖自一致性作为奖励信号可能不足以支撑长期性能提升。未来研究可以探索结合少量标注数据的半监督RL框架，或设计更复杂的自验证机制（如基于多模型共识或外部知识库的验证）来增强奖励信号的可靠性。此外，奖励黑客问题可能与强化学习中的探索-利用权衡有关，是否可以通过引入更强的探索策略（如epsilon-greedy或基于不确定性的探索）来避免模型陷入一致性陷阱？另一个有趣的方向是将SRT与其他领域（如代码生成或逻辑推理）的自改进方法结合，探索其跨任务的通用性，尤其是在生成-验证差距更大的场景中。最后，课程学习策略的成功提示我们，数据难度的动态调整可能是自改进模型的关键，是否可以进一步设计自适应的课程生成机制，根据模型当前能力自动调整训练数据的难度分布？