當前，強化學習（RL）在提升大語言模型（LLM）推理能力方面展現出巨大潛力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分證明了 RL 在增強 LLM 復雜推理能力方面的有效性。

然而，要實現有效的強化學習，需要解決一個根本性的挑戰，即信用分配問題（credit assignment）：在大語言模型的場景下，如何將整個序列（LLM 的回復）最終的評估結果，歸因到序列中具體的決策動作（token）上。

這一問題的困難在于獎勵信號非常稀疏 — 只能在序列結束時才能獲得明確的成功或失敗反饋。

當前主要方法

在強化學習中，通常采用優勢值估計（advantage estimation）的方法來解決信用分配問題。目前針對大語言模型的強化學習方法主要分為兩類，它們之間的區別在于優勢值估計的粒度不同。

粗粒度的軌跡級 (trajectory-level) 方法，如 DeepSeek R1 使用的 GRPO，只根據最終的獎勵為整個序列計算一個優勢值。這種方法雖然高效但反饋信號過于粗糙，LLM 無法對錯誤回答中正確的部分進行獎勵，也無法對正確回答中冗余的部分進行懲罰。

另一種極端是細粒度的 token 級（token-level）方法，如經典的 PPO。這類方法為每個 token 估計優勢值，需要依賴額外的 critic 模型來預測每個 token 的狀態價值（V 值）。然而，在大語言模型的強化學習任務中，不同 prompt 對應的軌跡分布差異很大，而且在訓練過程中每個 prompt 采樣出來的模型回復數量非常有限，critic 模型難以訓練好，造成 token 級的優勢值估計誤差很大。

新的 SPO 框架

為突破這一瓶頸，來自中科院軟件所和香港城市大學的的研究團隊創新性提出了 Segment Policy Optimization (SPO) 框架。

• 論文題目：Segment Policy Optimization: Effective Segment-Level Credit Assignment in RL for Large Language Models
• 作者：Yiran Guo, Lijie Xu, Jie Liu, Dan Ye, Shuang Qiu
• 鏈接：https://arxiv.org/abs/2505.23564
• 代碼鏈接：https://github.com/AIFrameResearch/SPO 

SPO 使用了一種中等粒度的段級（segment-level）優勢值估計方式。它不像軌跡級方法只在最后一步計算優勢，也不像 token 級方法每步都計算優勢，而是將生成的序列劃分為若干相連的段，計算每個段的優勢值。

這種段級的優勢值估計方式具有幾個明顯的優勢：

(1) 更優的信用分配：相比軌跡級方法，段級方法能夠提供更局部化的優勢反饋，讓模型能夠獎勵錯誤回答中仍然有價值的部分，同時也能懲罰正確回答中冗余和無效的片段。

(2) 更準確的優勢值估計：相比 token 級方法，段級方法所需的估計點數量更少，從而能夠有效利用蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）采樣得到更加準確且無偏的優勢值估計，而無需再依賴額外且不穩定的 critic 模型。

(3) 更靈活、更易調整：段級的劃分方式可以任意定義，并不要求語義上的完整性，因此可以靈活地在 token 級與軌跡級之間自由調整粒度，并且可以適應不同的任務和應用場景。

SPO 框架主要包含三個核心部分：(1) 靈活的段級劃分策略；(2) 基于蒙特卡洛采樣的段級優勢值估計；(3) 利用段級優勢值進行策略優化。

這種模塊化的設計使框架具備高度的靈活性，不同的部分可以有不同的實現策略，以適用不同的應用場景。

該團隊進一步針對不同的推理場景提出 SPO 框架的兩個具體實例：對于短的思維鏈（chain-of-thought, CoT）場景，提出了 SPO-chain，該方法使用基于切分點（cutpoint-based）的段劃分和鏈式優勢值估計；對于長 CoT 場景，提出極大提升 MC 采樣效率的樹形結構優勢值估計方法。

此外，該團隊還提出了一種 token 概率掩碼（token probability-mask）策略優化方法，選擇性的對段內的低概率 token 計算損失而非段內的所有 token。作者認為這些 token 是模型推理軌跡可能發生分叉的地方，是段級優勢值產生的主要原因。這種方法可以用于 SPO-chain 和 SPO-tree，從而進一步強化信用分配。

框架及核心技術

SPO 框架主要圍繞以下三個具有挑戰性的問題進行設計：(1) 如何將生成的序列劃分為多個段？(2) 如何準確且高效地估計每個段對應的優勢值？(3) 如何利用段級優勢值來更新策略？SPO 的三個核心模塊分別解答上面三個問題，每個模塊包含多種可選策略，來適用于不同的場景： 

1. 段劃分 (Segment Partition):

a) 基于切分點的段劃分 (Cutpoint-based Partition): 為短思維鏈場景設計，將段劃分點放置在狀態值（V 值）更有可能發生變化的地方。根據 token 概率動態確定段邊界，優先在模型 “猶豫” 或可能改變推理路徑的關鍵點（cutpoints）進行劃分，使信用分配更精確。比如，在下圖例子中，標記為紅色的 token 是關鍵點，而標記為藍色的豎杠是分段結果。

b) 固定 token 數量段劃分 (Fixed Token Count Partition): 將序列劃分為固定長度的段，便于樹形結構的組織和優勢值估計，為 SPO-tree 設計。

2. 段級優勢值估計（Segment Advantage Estimation）：

a) 鏈式優勢值估計 (Chain-based) 方法：在短思維鏈場景下，MC 采樣的成本不高，該團隊采用一種直接的段級優勢值估計方式，獨立估計每個段邊界的狀態值（V 值），然后計算段級優勢值。以下公式展示了鏈式優勢值的估計方法。

b) 樹形優勢值估計 (Tree-based): 在長思維鏈場景下，MC 估計的代價很高，團隊提出了一種高效的樹形估計方法：將采樣軌跡組織成樹形結構，通過自底向上的獎勵聚合計算狀態價值（V 值），同一個父節點的子節點形成一個組，在組內計算每個段的優勢值。這種方式將用于 V 值估計的樣本同時用于策略優化，極大提高了樣本效率。以下公式展示了樹形優勢值估計方法。

3. 基于段級優勢值 token 概率掩碼策略優化（Policy Optimization Using Segment Advantages with Token Probability-mask）：

在得到段級優勢值以后，為了進一步提高信用分配，團隊創新性地提出 token 概率掩碼策略優化方法，在策略更新僅將段級優勢值分配給該段內的低概率（關鍵）token，而非所有 token。這種方法能更精確地將獎勵 / 懲罰賦予關鍵的決策點，提升學習效率和效果。下面分別展示了 SPO-chain 和 SPO-tree 的優化目標。

a) SPO-chain 優化目標：

b) SPO-tree 優化目標：

對比基線方法

如下圖所示，在短思維鏈場景，使用 RhoMath1.1B 作為基座模型，使用 GSM8K 訓練集進行訓練，對比各種訓練算法，使用 SPO 訓練得到的模型測試集正確率更高。

對于長思維鏈場景，如下圖所示，使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 作為基座模型，使用 MATH 數據集進行訓練，在相同的訓練時間下，測試集正確率比 GRPO 更高。

下表展示了在長思維鏈場景下的更多對比結果：與同期基于相同基座模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B）并使用 GRPO 方法訓練得到的模型（DeepScaleR、STILL-3）相比，盡管 SPO 僅使用 MATH 數據集且僅使用 4K 的最大上下文長度進行訓練，SPO-tree 在各個上下文長度評測下表現優秀。值得注意的是，盡管 DeepScaleR 在 32K 上下文長度評測下表現最佳，但它在較短上下文長度（2K 與 4K）下卻表現最差，甚至不及原始基座模型。這表明，GRPO 訓練方法可能未有效優化模型的 token 效率，導致輸出存在較多冗余，從而在上下文長度有限的情形下出現正確率下降的問題。

分段粒度的影響

通過實驗發現，很細的粒度 (int2，每個兩個切分點進行分段)，相比于中等粒度 (int5)，僅有微小提升，但是過粗的粒度 (int100)，相比于中等粒度 (int5)，正確率下降很大。證明了 SPO 采用中等粒度優勢值的有效性。

段劃分方式的影響

實驗表明，在短思維鏈場景下，采用提出的基于切分點的段劃分方式效果最好，優于采用換行符進行劃分（VinePPO）以及固定 token 數量劃分（Fixed-token-count）。

Token 概率掩碼消融

實驗表明，將 token 概率掩碼去除會導致 SPO-chain 正確率下降，更值得注意的是：將 token 概率掩碼應用到 GRPO 上，會讓其正確率有明顯上升。

不同樹結構的影響

實驗表明，更小的樹結構在早期正確率更高，可能因為更快掃過更多的數據樣本。然而隨著訓練的進行，更大的樹結構會有更好的正確率，因為更大的樹結構對于段級優勢值的估計更加準確。

總結

該工作提出了一種基于中間粒度段級優勢值的 RL 訓練框架 SPO，在 token 級和軌跡級之間更好的平衡，具有比軌跡級更好的信用分配，同時僅需要少量優勢值估計點，可以使用有效無偏的 MC 方式進行估計，不需要額外的 critic 模型。

文章同時提出了 SPO 的兩個實例，為短思維鏈場景設計的 SPO-chain 以及為長思維鏈場景設計的 SPO-tree，通過實驗證明了 SPO 框架和兩個實例的有效性。