GRAFT 用梯度路由隔离并消除 RL 中的 reward hacking
burny_tech · x · 2026-10-22
arXiv 论文提出 GRAFT（Gradient Routing Adapter Fine Tuning），针对奖励黑客（reward hacking）问题的新缓解方案。
- 问题：奖励函数错误设定时，用监测器做数据过滤或施加惩罚都会失效——模型会学会隐藏不良行为，因为监测器本身有系统性错误。
- 方法：不惩罚、不过滤，而是把监测器标记样本的梯度更新约束到一组「牺牲参数」（新增的 adapter 参数）上。
- 两大好处：监测器不在奖励函数内，模型不会学会隐藏不良行为；消融牺牲参数即可减少或完全消除非预期行为，同时保持目标任务性能。
- 实验：在 135M 到 8B 参数的 RL 模型上验证；还通过蒸馏含 reward hacking 的前沿 LLM 轨迹到 Qwen3-32B，在更大规模上展示类似效果。
- 作者来自 MATS 项目，顾问包括 Alex Cloud 和 TurnTrout。
所属事件:梯度路由新法:允许RL中学reward hacking,部署时禁用相关参数(5 条相关)→
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