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字节跳动联合顶尖高校推出DAPO系统：开放式强化学习技术为大语言模型注入新动力
近年来，强化学习已成为推动大语言模型（LLM）提升推理能力的核心技术。然而，由于主流工业界缺乏对关键训练细节的公开，导致该领域科研成果的可复现性受到严重制约，进而影响了更大范围的科学进步与协作研究。日前，字节跳动研究团队联合清华大学与香港大学，共同推出全新开放源码的大规模强化学习系统——DAPO，旨在为优化大语言模型推理能力开辟新路径，并着力打破技术共享的壁垒。
DAPO以完全开放的形式提供所有算法细节、训练流程和数据集，致力于推动整个研究社区的技术交流与合作。该系统基于Verl框架构建，同时还发布了专门面向数学推理任务的数据集DAPO-Math-17K，为后续研究提供了高质量的测试工具。
在技术层面，DAPO系统整合了四项创新，精准应对强化学习中的关键挑战：
1. Clip-Higher（熵崩塌问题的解决方案）
通过管理策略更新中的裁剪比例，鼓励模型输出更多样化的推理路径，避免模型过早陷入探索停滞。
2. 动态采样机制（Dynamic Sampling）
动态筛选训练样本以提高训练效率，确保梯度信号更加稳定。
3. 基于Token的策略梯度损失（Token-level Policy Gradient Loss）
引入更细化的损失计算方式，专注于token级调整，更好适配不同长度的推理序列。
4. 过长响应奖励惩罚（Overlong Reward Shaping）
在训练中引入对过长回答提供温和惩罚的机制，引导模型生成更精确、高效的响应。
在实际实验中，DAPO展现了显著的技术优势。以美国邀请数学竞赛（AIME 2024）基准测试为例，DAPO系统使用Qwen2.5-32B模型作为基础，取得了50分的成绩，相较之前的DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B方法（47分），实现了突破。而且，这一提升仅用了前者约一半的训练步骤，凸显了DAPO的高效率。
此外，系统性分析表明，四项核心创新分别从不同层面推动了性能改进。标准基线模型从30分逐步提升至50分，展现出DAPO完整方法的协同作用。
不仅在量化指标上有所突破，DAPO还在训练动态中展示了模型认知能力的深层演化。初期训练时，模型通常以线性方式执行任务，忽视对中间步骤的复核。但随着训练的深入，模型逐步展现出“自反性”（reflective behavior）的倾向，能够反思并迭代调整自己的推理路径。这种能力的培养，不仅提升了模型对既有推理路径的优化，还激发了创造全新认知策略的潜能，进一步拓展了强化学习在智能推理领域的边界。
DAPO 的推出不仅标志着技术层面的大幅进步，更具有深远的行业意义。通过完全公开系统方法、训练代码与数据集，该项目降低了社区之间的学术壁垒，为全球研究人员提供了高质量的实验平台。这种透明、协作的模式，再次证明了开放科学对推动人工智能领域创新的重要意义。
字节跳动联合清华大学与香港大学团队的这一举措，不仅为广大学者和开发者提供了宝贵的资源与启发，也彰显了公开研究与协同合作在推动科技发展中的独特价值。相信随着DAPO开启更多合作与探索，这一系统将为强化学习和大语言模型的发展注入更多创新动力。
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