[论文推荐]TreeRL：无需奖励模型的LLM训练新方法，数学与代码推理能力显著提升
talkingdev • 2025-06-17
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TreeRL是一种创新的语言模型训练方法，通过结合on-policy树搜索和中间监督机制，实现了无需单独奖励模型的LLM训练。这一技术突破来自最新arXiv论文，相比传统的ChainRL方法，TreeRL在数学推理和代码生成等复杂任务上展现出更优异的性能。该方法的核心创新在于将强化学习中的树搜索策略直接整合到训练过程中，同时利用中间步骤的监督信号来指导模型优化。这种端到端的训练范式不仅简化了模型架构，还显著提升了推理能力，为LLM在STEM领域的应用开辟了新途径。研究人员在多个基准测试中验证了TreeRL的有效性，特别是在需要多步推理的任务上，其表现明显优于现有方法。这一成果对推动语言模型在复杂问题求解方面的发展具有重要意义。
核心要点
- TreeRL创新性地将on-policy树搜索与中间监督结合，实现无需单独奖励模型的LLM训练
- 相比ChainRL方法，在数学推理和代码生成等复杂任务上表现更优
- 通过端到端训练范式简化架构，同时显著提升模型的多步推理能力