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　　deepseek超强论文指令 探索奖励模型的可扩展性！DeepSeek R2的研究进展显著。最近，DeepSeek和清华大学的研究者发表了一篇论文，探讨了奖励模型在推理时的Scaling方法。该论文提出了一种新的学习方法——自我原则点评调优（Self-Principled Critique Tuning, SPCT），旨在提升通用奖励建模在推理阶段的有效可扩展性。

　　强化学习（RL）已被广泛应用于大规模语言模型（LLM）的后训练阶段。通过RL激励LLMs的推理能力，采用合适的学习方法可以实现有效的推理时可扩展性。然而，RL面临的一个关键挑战是在多种领域中为LLMs获得准确的奖励信号。研究者发现，通过增加推理计算资源，可以提升通用查询场景下奖励建模的能力。

　　为此，他们提出了一种名为点式生成式奖励建模（Pointwise Generative Reward Modeling, GRM）的方法，以提高模型对不同输入类型的灵活适应能力，并具备推理阶段的可扩展潜力。SPCT通过在线RL训练促进GRM生成具有可扩展奖励能力的行为，即能够自适应生成评判原则并准确生成点评内容，从而构建出DeepSeek-GRM模型。

　　研究者还提出了DeepSeek-GRM-27B，基于Gemma-2-27B经过SPCT后训练而成。实验结果显示，SPCT显著提高了GRM的质量和可扩展性，在多个综合RM基准测试中优于现有方法和模型。此外，他们比较了DeepSeek-GRM-27B与更大规模模型的推理时间扩展性能，发现其在模型大小上的训练时间扩展性能更好。

　　为了进一步提升DeepSeek-GRM在生成通用奖励上的性能，研究团队引入了一个元奖励模型（meta RM）来引导投票过程，从而提升扩展性能。元RM是一个逐点标量模型，训练目标是判断DeepSeek-GRM生成的原则和评论是否正确。通过这种方式，可以从多个采样奖励中选出高质量的奖励进行最终投票，过滤掉低质量样本。

　　研究者的贡献包括提出SPCT方法、显著提升GRM在奖励质量和推理扩展性能方面的表现以及将SPCT应用于更大规模的LLM。这些方法不仅提升了模型的推理时扩展性，还证明了相比于单纯扩大模型参数量，推理阶段的扩展策略在性能上更具优势。