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怎样避免在多轮对话训练中出现的奖励稀疏问题？

2025-08-28

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密集奖励设计策略

针对多轮对话的奖励稀疏问题，Verifiers提出分阶段奖励设计方案：

过程奖励：通过MultiTurnEnv的env_response方法返回中间奖励
语法检查：在Rubric中配置JSON格式验证等基础奖励
课程学习：先用SingleTurnEnv训练基础能力再迁移到多轮环境

具体实施：

定义StepReward类计算对话连贯性等中间指标
使用vf.Rubric组合多个奖励函数（建议设置0.3-0.5的过程奖励权重）
通过vf-eval命令行工具实时监控奖励分布
对长期任务采用gamma=0.9的折扣因子平衡即时/未来奖励

实验表明，该方法能使代理在50-100次迭代内获得有效学习信号。

本答案来源于文章《Verifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库》

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