RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）#
RLVR 通过使用可验证的、基于规则的奖励函数，为模型提供明确的二元反馈（正确为 1，错误为 0），从而优化其性能。与传统的强化学习从人类反馈（RLHF）不同，RLVR 避免了主观人类评估或复杂奖励模型的依赖，使训练过程更加透明、高效。这种方法特别适用于数学推理、代码生成等具有明确正确性标准的任务。
RLVR 的概念由 Nathan Lambert 在 Tulu3 项目中提出，具体见 2024 年发表的论文《Tulu 3: 推动开放语言模型后训练的前沿》（Tulu 3 Paper）。
RLVR 的核心在于使用可验证的奖励函数，这些函数通过确定性规则自动评估模型输出的正确性，提供二元奖励信号（1 表示正确，0 表示错误）。这种方法与 RLHF 形成鲜明对比，后者依赖于人类反馈或训练的奖励模型，可能引入主观性或复杂性。
RLVR 的实现步骤#
1 数据收集与整理：准备包含正确答案或解决方案的数据集。例如，在数学推理任务中，可以使用 GSM8K 数据集，其中每个问题都有明确的正确答案。
2 奖励函数设计：定义一个基于规则的奖励函数，用于自动验证模型输出。奖励函数必须明确且可重复，例如：
数学正确性：如果模型的答案与正确答案匹配，奖励为 1；否则为 0。 代码执行：如果生成的代码通过所有测试用例，奖励为+1；如果任一测试用例失败，奖励为-1；如果代码无效，奖励为-0.2。 指令遵循：如果输出符合指定格式，奖励为 1；否则为 0。
3 奖励模型验证：确保奖励函数准确反映期望行为，避免错误奖励或漏洞。这一步骤对于确保训练过程的可靠性至关重要。
4 与强化学习算法集成：将奖励函数融入强化学习框架，通常使用近端策略优化（PPO）算法，通过最大化期望奖励来训练模型。
下面是一些常见的奖励
任务类型 |
奖励函数描述 |
示例奖励值 |
|---|---|---|
数学推理 |
检查模型答案是否与正确答案匹配 |
正确： |
代码生成 |
执行代码并验证是否通过所有测试用例 |
全通过： |
指令遵循 |
检查输出是否符合指定格式（如 JSON/XML 结构、关键词包含等） |
符合： |
安全对话 |
检测是否包含危险内容（暴力/歧视/隐私泄露等） |
安全： |
多步推理 |
分步验证推导过程逻辑正确性（需中间步骤验证） |
每正确步骤： |
创意写作 |
评估创意性（n-gram 多样性）和基础质量（语法正确性） |
语法正确： |
应用#
数学推理：通过验证模型答案与正确答案的一致性，RLVR 可训练模型解决复杂的数学问题。例如，在 GSM8K 数据集上，模型可以通过奖励函数学习提供正确答案和格式。
代码生成：RLVR 通过执行生成的代码并检查是否通过测试用例，确保代码的正确性和功能性。这在软件开发和自动化测试中尤为重要。
指令遵循：RLVR 可用于训练模型严格遵循特定指令格式，例如在问答系统中输出特定结构的答案。
事实准确性：通过与已验证的知识库对比，RLVR 可提高模型生成内容的准确性，适用于新闻验证或教育内容生成。
逻辑一致性：RLVR 可确保模型输出符合逻辑规则，适用于法律分析或科学推理。
法规遵从：在医疗或金融领域，RLVR 可通过验证模型输出是否符合法规要求（如处理敏感数据），提高模型的可靠性。