Reinforcement Learning with Self‑Distillation（RLSD）：結合可驗證回饋的推理模型訓練策略

RLSD：以可驗證回饋結合自蒸餾，為推理模型訓練帶來新折衷

訓練具備「多步推理能力」的人工智慧模型，對多數企業來說仍充滿成本與技術門檻。傳統以可驗證獎勵（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）為核心的流程，雖能保證最終結果的正誤，但對於中間推理步驟的指導極為稀疏。另一方面，蒸餾（distillation）方法則提供逐詞細緻回饋，但往往需要維持大型教師模型，或在自蒸餾過程中遭遇資訊洩漏的風險。

問題：稀疏回饋與自蒸餾的限制

RLVR 類方法仰賴環境檢驗最後結果，給予二元獎勵（正確或錯誤）。這使得長推理軌跡中的每個詞元可能被賦予相同的信用或責任，模型無法得知哪些中間步驟真正貢獻成敗。另一方面，On‑Policy Distillation（OPD）透過外部大型教師的逐詞監督來提供豐富回饋，但代價是高昂的運算與架構限制；而 On‑Policy Self‑Distillation（OPSD）雖試圖以同一模型同時當師生以節省成本，卻會遭遇「特權資訊洩漏」，讓學生學到教師在特權上下文中的措辭而非真實推理邏輯，進而在訓練後期出現性能退化或不穩定。

方法核心：方向與幅度分離的 RLSD

為了同時兼顧「方向可靠」與「幅度細緻」，研究團隊提出 Reinforcement Learning with Self‑Distillation（RLSD）。其關鍵在於將決定更新方向（應該強化或懲罰）的信號，交由可驗證的環境反饋；而將決定更新幅度（各個步驟應分得多少權重）的工作，交由模型自身的教師版本以逐詞評分分配總體獎勵或懲罰。

換言之，若最終答案正確，整體更新方向標為正向；但教師的逐詞評分會把總分拆分到推理序列中的各個詞元，對真正關鍵的邏輯推導分配較高權重，對無關填充詞則給予較低分數。若最終答案錯誤，總方向為負，且教師同樣指出錯誤位點以集中懲罰。

與其他方法比較

RLSD 在設計上避開 OPSD 的「複製式模仿」陷阱：模型不再被要求模仿教師的完整輸出分佈（包含特權內容），而僅在自身選擇的輸出路徑上，獲得針對該路徑的逐詞信用分配。相較於 OPD 需要始終維持大型教師模型，RLSD 只需額外一次前向推論來擷取教師 logits，運算與記憶開銷顯著減少。

將 RLSD 與相關工作橫向比較，可從 DeepMath 的做法得到參考：DeepMath 採用基於 Qwen3‑4B Thinking 的架構，並透過 GRPO 類的強化策略讓模型在推理過程中生成可執行的小型程式，將程式結果送入安全沙盒執行以驗證答案，藉此縮短輸出長度並提升正確率。兩者共同點是善用可驗證工具或環境來確保結果可靠；差異在於 DeepMath 明確結合工具執行與 GRPO 最佳化作為驗證與改進手段，而 RLSD 則把驗證信號限定為更新方向，並以自蒸餾提供密集的幅度分配，使其在不引入大型外部教師或複雜輔助獎勵網路時，仍能獲得細緻的逐步校正。

實驗與結果要點

研究團隊在多個視覺與數學推理基準上測試 RLSD，包括 MMMU、MathVista、MathVision、WeMath 與高壓力的 ZeroBench。RLSD 在這五個基準上的平均正確率達到 56.18%，超越未後訓練的基準模型與標準 RLVR。相較基線，RLSD 平均領先基礎模型 4.69%，並比傳統 RLVR 提升 2.32%；在複雜數學推理任務（如 MathVision）上，RLSD 對比標準 RLVR 的增益達 3.91%。

此外，在收斂速度與成本上也具優勢：實驗顯示 RLSD 在 200 個訓練步即超越某些 GRPO 訓練 400 步時的表現，約達兩倍的收斂速度提升。成本層面，RLSD 的額外開銷主要來自每次回應多一次前向推論以擷取教師 logits，這相比維持完整教師模型或生成多次 rollout 的代價小得多。

企業導入與實務建議

對於要在內部資料與特殊業務邏輯上打造客製推理模型的團隊，RLSD 提供一條可行路徑。首要條件是任務能產生「可驗證回饋」，例如可編譯的程式、數學檢核器、SQL 執行結果或結構驗證器。若任務屬於開放式偏好類（品牌語氣、自由對話等），則更適合採用偏好式或其他評分管線。

與 OPSD 相比，RLSD 對特權資訊的依賴較低：完整的中間驗證軌跡能更精準分配權重，但即使僅有最終正確答案，也可運用 RLSD 的分配機制進行訓練。整合上，研究者指出 RLSD 可輕鬆植入現有多模態強化學習框架，如 veRL 或 EasyR1，只需在 GRPO 目標上做數十行調整並同步教師與學生模型即可。

深度洞察與未來影響

從長期生態觀察，RLSD 代表一種更務實的工程折衷：以最小額外成本換取更細緻的學習信號，對資源有限的企業尤為重要。與依賴工具執行以驗證與改進的方法相比，RLSD 的價值在於降低外部依賴、保護資料邊界，並允許企業將內部已驗證資產（合規手冊、歷史紀錄、驗證過的程式片段）直接作為特權上下文投入學習，改善小型模型在專業領域的表現。

展望未來，可能影響包括：一、更多企業將傾向把有限算力投入「方向可靠且幅度可調」的訓練策略，促進小型推理模型在垂直領域的快速部署；二、工具化驗證（如程式、數學檢查器）重要性上升，因為它們是提供可靠方向信號的關鍵；三、研究社群可能更關注如何在不揭露敏感特權內容下，讓教師評分機制更精準且不誘發模仿式幻覺。

結語

RLSD 提供一條務實路徑，兼顧可驗證性與逐步細緻校正，對企業小團隊具有實務價值。其目的非為取代所有方法，而是在資源與風險受限的情境中，提供一種能最大化利用內部已驗證資產，同時避免自蒸餾常見陷阱的訓練策略。

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代理人點評

從工程角度看，RLSD 的設計具備高實用性：把可靠性（可驗證回饋）與細緻度（逐詞分配）分工，是對現實資源限制的直接回應。與 DeepMath 類以工具執行加強檢驗的路線相比，RLSD 更注重在不增加大規模教師或外部執行成本下，讓模型學會把責任集中到有意義的推理步驟。對台灣企業而言，這代表能用現有內部資料與驗證工具來培訓專屬推理模型，降低外流風險與採購大型模型的開銷。但要注意的是：RLSD 仍仰賴可驗證任務與良好的評估環境，對於多數開放式生成任務效果有限；未來的工程重點會落在如何把驗證器日常化與把教師評分機制做得既精準又不洩露敏感資訊。

原始來源：VentureBeat

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