训练者热议:数据依赖的长度惩罚设计,验证器不稳定超预期
stochasticchasm · x · 2026-09-22
一条技术向讨论帖，聚焦 RL 训练中的长度惩罚设计：
- 作者看好「组相对长度惩罚」(group-relative length penalty)类做法，认为其解决了长度惩罚应数据依赖的问题——不同任务天然需要不同数量的 token。
- 作者在两种思路间摇摆：组相对式 vs 用参考轨迹校准(如 k3 中的做法)。
- 引用图表指出 verifier 问题带来的训练不稳定性远超预期。
适合关注 RLHF/推理模型训练实践的读者。
所属事件:实验室 PRM 细节披露：数据依赖长度惩罚或成 Agent 训练关键(2 条相关)→
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