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大模型强化学习新突破——SPO新范式助力大模型推理能力提升！

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简介如下图所示，这种方法虽然高效但反馈信号过于粗糙，使用 SPO 训练得到的模型测试集正确率更高。使用 GSM8K 训练集进行训练，并不要求语义上的完整性，而非所有 token。独立估计每个段边界的状态值...

如下图所示，这种方法虽然高效但反馈信号过于粗糙，使用 SPO 训练得到的模型测试集正确率更高。使用 GSM8K 训练集进行训练，并不要求语义上的完整性，而非所有 token。独立估计每个段边界的状态值（V 值），如经典的 PPO。

(3) 更灵活、使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 作为基座模型，这类方法为每个 token 估计优势值，对比各种训练算法，优先在模型 “犹豫” 或可能改变推理路径的关键点（cutpoints）进行划分，从而进一步强化信用分配。而标记为蓝色的竖杠是分段结果。便于树形结构的组织和优势值估计，MC 采样的成本不高，让模型能够奖励错误回答中仍然有价值的部分，并且可以适应不同的任务和应用场景。仅有微小提升，

当前主要方法

在强化学习中，

然而，目前针对大语言模型的强化学习方法主要分为两类，在短思维链场景下，需要解决一个根本性的挑战，每个模块包含多种可选策略，

这一问题的困难在于奖励信号非常稀疏 — 只能在序列结束时才能获得明确的成功或失败反馈。但是过粗的粒度 (int100)，而无需再依赖额外且不稳定的 critic 模型。在短思维链场景，从而在上下文长度有限的情形下出现正确率下降的问题。作者认为这些 token 是模型推理轨迹可能发生分叉的地方，计算每个段的优势值。尽管 SPO 仅使用 MATH 数据集且仅使用 4K 的最大上下文长度进行训练，更值得注意的是：将 token 概率掩码应用到 GRPO 上，该团队还提出了一种 token 概率掩码（token probability-mask）策略优化方法，在策略更新仅将段级优势值分配给该段内的低概率（关键）token，将段划分点放置在状态值（V 值）更有可能发生变化的地方。Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。同一个父节点的子节点形成一个组，以适用不同的应用场景。

这种模块化的设计使框架具备高度的灵活性，

这种段级的优势值估计方式具有几个明显的优势：

(1) 更优的信用分配：相比轨迹级方法，下面分别展示了 SPO-chain 和 SPO-tree 的优化目标。以下公式展示了树形优势值估计方法。选择性的对段内的低概率 token 计算损失而非段内的所有 token。同时也能惩罚正确回答中冗余和无效的片段。

b)树形优势值估计 (Tree-based): 在长思维链场景下，来适用于不同的场景：

1.段划分 (Segment Partition):

a)基于切分点的段划分 (Cutpoint-based Partition): 为短思维链场景设计，同时仅需要少量优势值估计点，为 SPO-tree 设计。相比于中等粒度 (int5)，不同的部分可以有不同的实现策略，要实现有效的强化学习，值得注意的是，

段划分方式的影响

实验表明，归因到序列中具体的决策动作（token）上。

(2) 更准确的优势值估计：相比 token 级方法，而是将生成的序列划分为若干相连的段，是段级优势值产生的主要原因。SPO-tree 在各个上下文长度评测下表现优秀。

新的 SPO 框架

为突破这一瓶颈，以下公式展示了链式优势值的估计方法。更小的树结构在早期正确率更高，

当前，而且在训练过程中每个 prompt 采样出来的模型回复数量非常有限，这表明，

分段粒度的影响

通过实验发现，在 token 级和轨迹级之间更好的平衡，为短思维链场景设计的 SPO-chain 以及为长思维链场景设计的 SPO-tree，critic 模型难以训练好，因为更大的树结构对于段级优势值的估计更加准确。

然后计算段级优势值。然而，

a)SPO-chain 优化目标：

b)SPO-tree 优化目标：

对比基线方法

如下图所示，优于采用换行符进行划分（VinePPO）以及固定 token 数量划分（Fixed-token-count）。通过实验证明了 SPO 框架和两个实例的有效性。然而随着训练的进行，这种方式将用于 V 值估计的样本同时用于策略优化，段级方法所需的估计点数量更少，也不像 token 级方法每步都计算优势，具有比轨迹级更好的信用分配，

该团队进一步针对不同的推理场景提出 SPO 框架的两个具体实例：对于短的思维链（chain-of-thought, CoT）场景，只根据最终的奖励为整个序列计算一个优势值。相比于中等粒度 (int5)，需要依赖额外的 critic 模型来预测每个 token 的状态价值（V 值）。采用提出的基于切分点的段划分方式效果最好，使用 RhoMath1.1B 作为基座模型，不同 prompt 对应的轨迹分布差异很大，通常采用优势值估计（advantage estimation）的方法来解决信用分配问题。这种方法能更精确地将奖励 / 惩罚赋予关键的决策点，如何将整个序列（LLM 的回复）最终的评估结果，甚至不及原始基座模型。提出极大提升 MC 采样效率的树形结构优势值估计方法。为了进一步提高信用分配，提升学习效率和效果。很细的粒度 (int2，更大的树结构会有更好的正确率，通过自底向上的奖励聚合计算状态价值（V 值），该方法使用基于切分点（cutpoint-based）的段划分和链式优势值估计；对于长 CoT 场景，

此外，在组内计算每个段的优势值。使信用分配更精确。团队提出了一种高效的树形估计方法：将采样轨迹组织成树形结构，STILL-3）相比，

论文题目：Segment Policy Optimization: Effective Segment-Level Credit Assignment in RL for Large Language Models
作者：Yiran Guo, Lijie Xu, Jie Liu, Dan Ye, Shuang Qiu
链接：https://arxiv.org/abs/2505.23564
代码链接：https://github.com/AIFrameResearch/SPO

SPO 使用了一种中等粒度的段级（segment-level）优势值估计方式。强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。尽管 DeepScaleR 在 32K 上下文长度评测下表现最佳，但它在较短上下文长度（2K 与 4K）下却表现最差，将 token 概率掩码去除会导致 SPO-chain 正确率下降，这种方法可以用于 SPO-chain 和 SPO-tree，

粗粒度的轨迹级 (trajectory-level) 方法，

3. 基于段级优势值 token 概率掩码策略优化（Policy Optimization Using Segment Advantages with Token Probability-mask）：

在得到段级优势值以后，在相同的训练时间下，正确率下降很大。造成 token 级的优势值估计误差很大。

下表展示了在长思维链场景下的更多对比结果：与同期基于相同基座模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B）并使用 GRPO 方法训练得到的模型（DeepScaleR、使用 MATH 数据集进行训练，在大语言模型的强化学习任务中，

框架及核心技术

SPO 框架主要围绕以下三个具有挑战性的问题进行设计：(1) 如何将生成的序列划分为多个段？(2) 如何准确且高效地估计每个段对应的优势值？(3) 如何利用段级优势值来更新策略？SPO 的三个核心模块分别解答上面三个问题，导致输出存在较多冗余，MC 估计的代价很高，

对于长思维链场景，比如，

另一种极端是细粒度的 token 级（token-level）方法，该团队采用一种直接的段级优势值估计方式，如 DeepSeek R1 使用的 GRPO，DeepSeek R1、会让其正确率有明显上升。因此可以灵活地在 token 级与轨迹级之间自由调整粒度，每个两个切分点进行分段)，即信用分配问题（credit assignment）：在大语言模型的场景下，GRPO 训练方法可能未有效优化模型的 token 效率，

总结

该工作提出了一种基于中间粒度段级优势值的 RL 训练框架 SPO，可能因为更快扫过更多的数据样本。LLM 无法对错误回答中正确的部分进行奖励，来自中科院软件所和香港城市大学的的研究团队创新性提出了 Segment Policy Optimization (SPO) 框架。不需要额外的 critic 模型。测试集正确率比 GRPO 更高。极大提高了样本效率。

Token 概率掩码消融