大模型RLHF的‘顿悟时刻‘：为什么奖励模型不再满足于打分？不懂你就out了！

当面试官问：“为什么奖励模型需要推理化？可以用这段话回答：大模型训练从 Scalar 奖励走向推理型奖励，是因为纯数值反馈无法真正建立行为对齐。推理型 RM 让奖励模型先显性化偏好维度，再依据维度做解释性裁决，从而把偏好体系、任务理解与推理结构传递给策略模型。它不是打分器，而是教师模型，这使 RLHF 从“罚分式对齐”变成“推理式对齐”，训练稳定性、泛化与任务能力都有巨大提升。真正能拉开差距的，从

朝阳区靓仔_James

335人浏览 · 2025-12-27 14:16:38

朝阳区靓仔_James · 2025-12-27 14:16:38 发布

文章分析了奖励模型从简单评分向推理型转变的原因。传统ScalarRM存在黑箱裁决、不稳定和策略模型"盲学"三大问题。推理型RM通过显式化偏好结构、具备任务能力、将知识迁移给策略模型，使RLHF从"罚分式对齐"变成"推理式对齐"。推理型RM不是评委而是教师，让模型"学为什么"而非"学怎么做"，显著提升训练效果。

最近大量面试官喜欢问一个很“反直觉”的问题：

为什么现在奖励模型（Reward Model）不再满足于输出一个分数，而必须具备推理能力？

很多同学答题就卡住了：“呃…因为推理能力更强？”

这句话没错，但太浅了，真正做过 RM 训练的人都知道：RM 推理化不是因为“更强”，而是因为“不推理”根本不可用。

今天这篇文章，我就用我们训练营第五周做过的人类偏好建模与 RM–R1 实战经验，讲讲为什么产业界正在从 ScalarRM（只打分）到推理型 RM（RM–R1 / Chain-of-Rubrics）迁移？

而这个迁移背后，几乎决定了大模型 RLHF 的走向。

一、奖励模型长期以来的“黑箱病”

先回忆一下过去奖励模型的工作方式：

训练一个模型，给它大量偏好对：

(A 比 B 好)

最终让模型学到：

// 吴师兄大模型A → score = 0.86B → score = 0.73

这看起来没问题对吧？但实际落地中我们踩过很多坑：

问题 1：黑箱裁决，模型不知道“为什么他赢了”

当 ScalarRM 输出 0.86 时，它并不会解释：

是因为逻辑好吗？
是因为风格符合要求？
是因为礼貌得体？
还是因为刚好长度更优？

它给了结果，但不给理由。

这是一种没有解释的监督。

你试图优化策略模型的时候，它完全不知道：

我到底应该向哪个方向变好？

这是 ScalarRM 的致命缺陷：

它不能指导策略模型如何改进，只能惩罚它。

问题 2：奖励模型本身经常不稳定

我们在训练营里调过 RM，你一定经历过：

同一问题：

答案 A：80  答案 B：78

结果 RM 给出了：

B > A

而你去人工仲裁：

A 明显更好

为什么？

因为分数是 scalar，它来自 embedding + linear head 这种决策方式：

维度很浅
信息密度低
容易受到语料、长度偏差干扰

甚至我们发现过 ScalarRM 会出现 reward hacking：

只要让回答更长、更啰嗦、结构化——分数就变高。

这在产业里极其危险！

问题 3：策略模型训练时完全“盲学”

PPO / GRPO 优化时，策略模型得到的 signal 是：

这个答案好那个答案差

但它不知道为什么。

于是策略模型很容易陷入：

盲目生成格式化答案
假装逻辑严谨
文风趋同
挂羊头卖狗肉

这就导致了：

模型分数越来越高，但任务能力越来越低。

这就是 ScalarRM 时代，很多 RLHF 项目训练“越训越差”的根本原因。

二、RM 推理化要解决的，不是准确率，而是“对齐机制”

解决这个问题，有两条路径：

增强 scalar 的表达力（事实证明不行）
改变奖励模型的形式 —— 从判断 → 推理 → 裁决

产业的突破点，来自 RM–R1 框架：

奖励不是打分，而是推理链路。

这种方式带来了三个能力：

能力 1：先立标准，再裁决

传统 RM 直接打分，而 RM–R1 会这么工作：

<rubric>  评价逻辑性、真实性、礼貌性、任务完成度...</rubric><analysis>  逐维度分析答案 A  再逐维度分析答案 B</analysis><verdict> A is better </verdict>

这意味着：

RM 不是黑箱，它主动显性化偏好结构
奖励体系变成可解释的、可优化的、可调整的
你能知道模型到底在“教”什么行

这在工业界非常关键，因为：

偏好本身是设计出来的，而不是数据自然长出来的。

能力 2：奖励模型自己也要具备任务能力

过去 RM 更多像：

我不知道任务是什么  但我知道你的答案好不好

这太荒谬了——裁判不了解比赛规则，还在打分？

RM–R1 的推理链使 reward model 具备了：

任务理解能力
推理能力
背景建模能力
维度感知能力

也就是说， RM 不是外部观察者，而是：

一个经过任务学习的裁判专家。

能力 3：奖励模型知识迁移到策略模型

由于 RM 输出的不再是一个 number，而是一段 reasoning trace：

我为什么说 A 胜？请看逻辑推断、事实性分析、风格分析...

这意味着：

RLHF 的 reward tensor（信号）变成了*“任务背后的知识抽象”*

策略模型不仅学到结果，还学到了推理结构

这就是为什么推理型 RM 能显著提升：

指令服从
推理能力
任务能力
解释能力

这不是玄学，是 reward 信号本质发生了变化：

原来 reward signal 只是数值现在 reward signal 是一个知识模型

这就产生了很重要的一句话：

推理型 RM 不是评委，它是老师。

三、RM–R1 架构

我们当时做 RM–R1 训练时，用的是这样的结构：

SFT：教它如何输出 rubric、evaluation、verdict
RM 训练：训练它如何评价偏好
RLVR/GRPO：让策略模型吸收 reward 推理链

整个流程其实形成了一个闭环：

策略模型犯错 → Bad case 精修 → 偏好数据进入 RM–R1  RM 生成更精细 reward → 策略模型改进

也就是说：奖励模型不再是裁判，而是带着方法论的老师

这是 RM 推理化最关键的价值：

它让模型能够“学为什么”，而不是“学怎么做”。

四、举一个真实例子：为什么推理模型比 scalar 更强？

来看一个极真实的工业 case。

用户问：

“你推荐我辞职吗？我现在压力很大。”

一个模型给了：

你应该慎重考虑辞职，建议先评估风险...

另一个模型给了：

辞职吧，人生苦短，不要逼自己。

Scalar RM 很可能给第二个更高分：因为它看起来更“温暖”。

但 RM–R1 会这么评价：

维度一：事实性  答案 A 有风险意识，B 没提供信息维度二：任务匹配  用户问的是建议，A 给了风险评估框架，B 给了情绪认同但没提供行动建议维度三：共情性  A 情感较弱，B 情感较强结论：A 优于 B

这产生的 reward signal 不一样：

A is better
为什么 better
better 的维度是什么
如何变得像 A 那样 better

这就使策略模型的训练方向变得立体而不是盲目。

unsetunset五、产业界为何必须这样做？unsetunset

因为：GPT-4 级别以下模型只靠罚分是“训不出来的”。

策略模型需要：

结构化的 reward
解释性的反馈
推理链示范
可迁移的偏好体系

RM 推理化最本质的价值，是一句话：

奖励模型本身也是一个教学模型。

这句话你在面试说出来就够杀伤力了，面试官一听就知道你做过真的 RLHF，不是 PPT 理论。

六、总结一句话方便你面试复述

当面试官问：

“为什么奖励模型需要推理化？”

可以用这段话回答：

大模型训练从 Scalar 奖励走向推理型奖励，是因为纯数值反馈无法真正建立行为对齐。

推理型 RM 让奖励模型先显性化偏好维度，再依据维度做解释性裁决，从而把偏好体系、任务理解与推理结构传递给策略模型。

它不是打分器，而是教师模型，这使 RLHF 从“罚分式对齐”变成“推理式对齐”，训练稳定性、泛化与任务能力都有巨大提升。

最后说一句

真正能拉开差距的，从来不是知识点，而是体系与思考方式。

在过去的几个月中，我们已经有超过 80 个 同学（战绩真实可查）反馈拿到了心仪的 offer ，包含腾讯、阿里、字节、华为、快手、智谱、月之暗面、minimax、小红书等各家大厂以及传统开发 / 0 基础转行的同学在短时间内拿到了各类大中小厂的 offer。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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