攻克DeepSeek GRPO的核心难题，字节、港科、北邮提出GTPO和GRPO-S算法！

主要观点总结

本文介绍了数据whale干货中的文章，主要关于大语言模型在强化学习对齐中面临的根本挑战，以及一种新颖的框架——动态熵加权框架，包括其背后的动机、设计和实现细节。该框架旨在解决现有方法在奖励分配中的不足，通过更细粒度的奖励塑造，提高模型在推理任务中的性能。实验结果表明，该框架在多个推理基准测试中持续优于传统方法，并分析了其实现细节和性能优势。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了大语言模型在强化学习对齐中面临的挑战，即奖励过于粗糙的问题。

现有方法往往只给出“答案对/错”的整体奖励，无法分辨推理链条中哪些步骤做对了、哪些地方出错。这让长链推理任务的优化存在瓶颈。

关键观点2: 为了解决这一问题，文章提出了一种新的框架——动态熵加权框架。

该框架通过引入两种新算法（用于实现精确token级监督和序列级算法）来解决问题。这种框架能够在更细粒度（token/序列级别）上分配奖励，把奖励信号集中到推理中的关键节点。

关键观点3: 文章介绍了动态熵加权框架的设计思路和实现细节。

该框架通过将策略熵重新用于细粒度奖励塑造，解决了粗粒度信用分配问题。它通过引入token级和序列级的算法，在推理过程中提供精准的指导信号。

关键观点4: 实验结果表明，新的框架在多个推理基准测试中表现优异。

实验验证了所提出的熵加权机制的有效性，并且分析了算法的实现细节、收敛性以及超参数敏感性等关键特性。