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在 88 步之前的训练以塑造奖励 (r=0.1) 为主,通过调整模型使其在生成 token 预算内停止并在 块内格式化答案,从而可以更轻松地进行优化。在此期间,冗长的错误响应受到抑制,平均响应长度急剧下降。在第 88 步,模型开始通过输出更多重试(retries)来「爬上奖励山」,朝着更高的奖励(r=1 表示正确性)攀登。因此,我们观察到正确响应的长度增加。伴随而来的副作用是,模型输出更多冗长的肤浅自我反思,导致平均响应长度激增。整个 RL 过程是将原本肤浅的自我反思转变为有效的自我反思,以最大化预期奖励,从而提高推理能力。


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