指令跟随近期工作梳理（2025年上半年）

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由于工作需要和个人兴趣，最近看了一些指令跟随（Instruction Following）相关的文章，特整理如下。其实自从LLM表现出强大的能力后，指令跟随自然而然就是一个非常重要的方向了。

关于指令跟随，最重要（也最简单）的策略就是调整提示词了，由此甚至诞生了Prompt Engineer这个行当。不过这个笔者早就提过了（比如这里：ChatGPT 影响冲击：职业、行业与产业 | Yam[1]），一定会过时，倒不是说提示词工程会过时，而是说它应该会变成一种通用技能，就像Office办公软件一样，现在没有人会把Office作为自己的技能写到简历上了吧。

关于提示词工程，笔者应该是国内比较早写过文章的（23年1月发表的：ChatGPT Prompt工程：设计、实践与思考 | Yam[2]），后面就再没写过了，实在是觉得这东西没多少好说的，就是trial-and-error，或者trial-and-improve。提示词其实本质上是沟通能力，你描述得清楚效果就好。而且，随着模型不断变强，提示词的作用相对弱化（但你还是要把话说清楚，这是基本）。以上观点至今未变。

但是指令跟随却很重要，因为我们最终是要用LLM去完成某项任务的，虽说指令大部分情况下都需要写的比较清楚（比如”按Json格式输出“），但也有一些隐藏的指令（比如”应特别注意用户提到XX产品信息“），或者比较复杂的指令（比如实际生产环境，三五千字的系统提示词太常见了）。本文就来简单梳理一下近期相关研究（只记录了笔者觉得比较有新意的地方）。

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GRPO优化在继续——CISPO和熵

来自MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention[1]中的一个发现。其实R1-Zero后，关于GRPO的优化和研究已经有相当不少的文章了，光笔者自己都梳理过不少，如下。

没想到还能继续出新。

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Reward Model建模

本文介绍几篇关于Reward的文章，Reward经历了RLHF的scalar，到LLM-as-Judge，以及DeepSeek-R1的Rule，很自然地逐渐转移到通用领域——如何针对非推理（无标准答案）Query，给出模型响应的Reward。只要解决好这个问题，R1-Zero的方法就可以很自然地扩展到通用领域。而这也可以和之前在DeepSeek R1深度技术解析及其影响 | Yam[1]中提到的强化学习执念很好地融合在一起。

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从Voila看语音端到端发展

本文借着Voila[1]顺便聊一下音频端到端（OMNI）的进展，以及个人的一些理解。这玩意儿就是从2024年5月份GPT4o发布后开始逐渐火热起来，尤其是2024年下半年，看看[2]短短的几个月出了多少codec的文章。当时我们也做了一些尝试，没取得什么大的成果，不过倒是验证了蛮多想法。

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Yarz-Logic：R1-Zero相关实验报告

过完年上班后开始关注R1，然后就开始尝试做一些实验，2月底到3月中旬陆陆续续做了不少实验，一直没时间整理，终于抽出点空来简单整理一下，做个记录。

首先，项目是基于Logic-RL[1]，之所以选择这个项目有几个主要原因：

  • 当时这个复现感觉相对比较规范，飞书文档上记录了一些过程和评测结果（当时其实已经有不少复现了，但很多都没有评测，这种一概略过了）。
  • 实在不想看数学的英文，一个是数学本来也不太好，另一个是很多公式在代码里就没法看，不好看Case。这个是逻辑题目，以自然语言文本为主。
  • 这个项目基于verl[2]和TinyZero[3]，仅做了很少的改动，而verl和TinyZero我之前都了解过，相对比较熟悉。这样上手就比较方便。

所以，R1-Zero相关的实验就都基于这个项目了。因为我的关注点和原项目不同，我更加想验证一些自己的想法（原项目未涉及），所以就另外起了个名字：Yarz-Logic，Yarz就是Yet Another R1-Zero。

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VAPO：基于价值方法的新突破

刚出了 DAPO：为GRPO的锦上加四点花 | Yam[1]，字节Seed团队马上就送来新的 VAPO[2]，同样的清晰、高质量。

VAPO，全称 Value-based Augmented Proximal Policy Optimization，没错了，这是基于价值的方法。本文指出了困扰基于价值方法的三个关键挑战：价值模型偏差、序列长度异质性以及奖励信号的稀疏性，并分别对其进行优化，最终在 AIME 2024 上比 DAPO 提升10个点，并且更加稳定，需要的训练步数更少。

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R1相关：R1-Zero的进一步理解和探索

TL;DR

本文通过对近期几篇R1-Zero相关工作进行梳理，同时结合部分已有的工作，从整体上对R1-Zero及其范式进行更深层次的理解和探索。主要观点整理如下：

  • Base模型是核心，RL在激活能力
    • 强模型需高难度数据充分激活能力，弱模型需渐进引导。
    • 强模型对格式限制不敏感，弱模型需适配模板以避免探索抑制。
    • 自我反思频率与准确率无必然关联，需结合数据质量分析。模型层数增加时，简单问题易被“过度思考”，复杂问题感知简化。
  • LLM学习模式的关键发现
    • 反思能力在预训练早期即显现，随训练逐步提升。
    • LLM依赖模式记忆而非数学规则。
    • 预训练知识获取分三阶段：统计学习→平台期（记忆回路形成）→个体知识获取。数据调度策略（如“热身训练”）可加速知识获取，微调易导致幻觉与知识损坏。
  • RL算法
    • 算法改进：DAPO、Dr GRPO。
    • 强化已有正确推理行为（非注入新知识），领域预训练可显著提升上限。
    • 分阶段扩展上下文窗口（短→长任务），按难度课程式学习匹配模型能力。
  • 工程实践关键
    • Base模型优先同系列大模型，小模型需更多探索，慎用SFT冷启动（可能限制RL潜力）。
    • 数据应覆盖多领域、多难度、多样化回答，避免固定格式限制（弱模型尤其敏感）。
    • 弱Base没做过LongCoT的可以先LongCoT。遵循课程式数据设计和训练策略：从短任务逐步过渡到长难题。

总之，Base模型是核心，Base不行先继续训练或LongCoT。RL是激活手段，需结合数据难度与模型能力动态适配。工程上分阶段、重数据质量与课程设计，避免过度依赖微调。

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