从繁杂技巧到极简方案：阿里 ROLL 团队带来 RL4LLM 新实践
本研究由阿里巴巴未来生活实验室与智能引擎事业部联合完成，核心作者刘子贺，刘嘉顺， 贺彦程和王维埙等。未来生活实验室专注于大模型、多模态等前沿 AI 方向，致力于打造基础算法、模型能力及各类 AI Native 应用，引领 AI 在生活消费领域的技术创新。智能引擎事业部则在大模型训练与优化方面具有丰富的实践经验。双方此前联合开源了高效大模型强化学习训练框架 ROLL，此次论文工作同样是基于ROLL 框架的实践探索。 近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在提升大语言模型（LLM）复杂推理能力方面展现出显著效果，广泛应用于数学解题、代码生成等任务。通过 RL 微调的模型常在推理性能上超越仅依赖监督微调或预训练的模型。也因此催生了大量的相关研究。但随之而来的，是一系列令人困惑的现象：不同研究提出了不同的 RL 优化技巧，却缺乏统一的实验对比和机制解释，有的甚至得出相互矛盾的结论。对于研究者和工程师而言，这种 “方法多、结论乱” 的局面，反而增加了落地应用的难度。 为此，阿里巴巴未来生活实验室与智能引擎事业部联合多所高校，基于自研并开源的 RL 框架ROLL，...
