研究称密集奖励能突破后训练天花板，稀疏奖励失效
joecole · x · 2026-08-28
帖子探讨了大语言模型后训练中的强化学习（RL）机制。核心观点指出，使用 0 或 1 的稀疏奖励（sparse reward）效果较差，难以找到模型从未采样过的行为；而 0 到 1 之间的连续密集奖励（dense reward）则能打破预训练分布的上限。后训练本质上是在预训练分布内重新分配概率质量，因此应跟踪模型产生目标行为的概率及输出熵。
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