UloRL：一种提升大语言模型推理能力的超长输出强化学习方法

摘要

近期大语言模型（LLMs）的发展表明，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）能通过扩展输出序列增强推理能力。然而传统 RL 框架在处理超长输出时面临长尾序列分布和训练过程中的熵崩溃问题。为此，我们提出**超长输出强化学习（UloRL）**方法，具体包括：

1. 将超长输出解码划分为短片段，通过缓解长尾样本导致的延迟实现高效训练

2. 引入动态掩码技术处理已掌握的正向标记（MPTs）以防止熵崩溃

实验证明该方法显著提升性能：

• 在 Qwen3-30B-A3B 模型上，分段训练使训练速度提升 2.06 倍

• 处理 128k 标记输出时，模型在 AIME2025 的准确率从 70.9%提升至 85.1%，BeyondAIME 从 50.7%提升至 61.9%，甚至超越 Qwen3-235B-A22B 模型

技术架构

1. 分段滚动机制：将长序列分解为可管理的子段进行局部优化

2. 动态掩码模块：实时识别并屏蔽高置信度标记，维持策略多样性

3. 混合奖励设计：结合片段级即时奖励和序列级最终奖励

开源计划

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