字节跳动Seed研究团队发布了一项名为 VAPO 的强化学习训练框架。这一框架专为提升大语言模型（LLM）在复杂、冗长任务中的推理能力而设计，特别是在数学推理和长链推理（Long Chain-of-Thought, CoT）任务中表现突出。通过一系列技术创新，VAPO不仅解决了现有方法的关键挑战，还显著提升了模型的性能和稳定性。
为什么需要VAPO？
在大语言模型的强化学习训练中，基于价值的方法（Value-based，RL）因其能够精确追溯每个动作对后续回报的影响而备受关注。然而，在处理复杂的长链推理任务时，这种方法面临三大核心问题：
价值模型初始化偏差：初始阶段的价值估计可能不准确，导致优化过程偏离目标。 异构序列长度：不同任务的推理链条长度差异巨大，传统方法难以动态适应。 奖励信号稀疏性：复杂任务中的奖励信号稀少，增加了探索与利用之间的权衡难度。
这些问题限制了基于价值方法的实际效果，而VAPO正是为此而生。
VAPO的核心创新
VAPO基于经典的PPO（Proximal Policy Optimization）算法，并引入了三项关键改进，以应对上述挑战：
1. 细致的价值训练框架
VAPO构建了一个更加精细的价值训练机制，增强了模型对复杂任务的理解能力。通过预训练价值模型（Value-Pretraining），有效减少了初始化偏差，避免了训练崩溃的风险。
2. 长度自适应广义优势估计（GAE）
传统的GAE方法难以适应不同长度的推理链条。VAPO引入了长度自适应GAE，能够根据响应长度动态调整参数λ，从而在长短序列之间找到最佳的偏差-方差平衡点。
3. 集成多种技术协同增效
VAPO整合了多项前沿技术，包括：
Clip-Higher：通过剪裁策略鼓励探索，避免模型过早收敛。 Token-level Loss：增加对长回答的权重，确保复杂任务得到充分优化。 Positive Example LM Loss：通过正例语言模型损失提升模型的表现。 分组采样（Group-Sampling）：提高样本多样性，增强模型的泛化能力。
这些技术通过消融研究验证了其必要性，共同构成了VAPO的强大功能。
VAPO的实际表现
1. 高效训练与稳定性
VAPO在训练过程中表现出色，仅需5000步即可达到最先进的性能水平。同时，其训练过程极为稳定，多次独立运行均未出现崩溃现象。
2. 显著的性能提升
测试结果显示，使用VAPO优化后的Qwen2.5-32B模型在AIME24基准测试中取得了60.4分的高分，远超此前的最佳方法DAPO（50分）和DeepSeek R1（47分）。此外，VAPO仅用60%的更新步骤便达到了业界领先水平。
3. 长链推理优化
在长链推理任务中，VAPO通过系统设计有效解决了价值模型偏差、异构序列长度和奖励信号稀疏性等关键挑战，展现出卓越的性能。
工作原理解析
VAPO将语言生成任务建模为马尔可夫决策过程（MDP），并结合以下技术实现优化：
KL正则化强化学习目标
在最大化累积奖励的同时，通过KL散度正则化控制策略更新幅度，确保训练过程的稳定性。近端策略优化（PPO）
使用PPO算法更新策略，通过剪切目标函数限制策略更新幅度，防止训练过程中的不稳定行为。广义优势估计（GAE）
采用GAE技术更准确地估计优势函数，通过多步引导减少方差，提升优化效率。解决长链推理挑战 价值模型偏差：通过Value-Pretraining和Decoupled-GAE减少偏差。 异构序列长度：通过Length-Adaptive GAE动态调整参数λ。 奖励信号稀疏性：通过Clip-Higher、Positive Example LM Loss和Group-Sampling提高探索效率。
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