NVIDIA推出QeRL：让大语言模型学习推理变得又快又好的神奇方法

当我们使用ChatGPT或其他AI助手解决数学题时，你可能不知道，背后的大语言模型需要经历一个叫做"强化学习"的训练过程，就像学生通过反复练习和老师的反馈来提高解题能力一样。不过，这个训练过程有个大问题：它需要消耗巨大的计算资源，就像给一个巨大的工厂供电一样费电费钱。最近，来自NVIDIA、MIT、香港大学和清华大学的研究团队提出了一个名为QeRL的创新解决方案，这项研究发表于2025年10月，感兴趣的读者可以通过arXiv:2510.11696这个编号查询完整论文。

这个团队发现了一个非常有趣的现象：当我们把大语言模型的数字精度降低（就像把高清照片压缩成普通照片一样），看似会损失一些信息，但在强化学习过程中，这种"损失"反而能帮助模型更好地探索和学习。就好比一个过于专注的学生，如果给他戴上轻微模糊的眼镜，反而可能让他不会过分拘泥于细节，从而发现更多解题思路。基于这个发现，研究团队开发出QeRL框架，不仅让训练速度提升了1.5倍以上，还首次实现了在单个H100 GPU上训练320亿参数的大模型。

更令人兴奋的是，QeRL在GSM8K数学benchmark上达到了90.8%的准确率，在MATH 500上达到了77.4%的准确率，这些成绩不仅超越了传统的16位精度训练方法，甚至与使用全部参数进行训练的效果相当。这就像用更少的燃料开出了更远的距离，既经济又高效。

一、强化学习训练大模型为何如此困难

要理解QeRL的重要性，我们首先需要明白为什么训练大语言模型进行推理如此困难。当我们希望AI能像人类一样进行多步骤的数学推理时，仅仅让它模仿现有的解题步骤是不够的，这就像让学生死记硬背标准答案，虽然能应付考试，但遇到新题型就束手无策。

强化学习提供了一个更好的训练方式。它不是告诉模型"标准答案是什么"，而是让模型自己尝试解题，然后根据最终答案的对错给予奖励或惩罚。这个过程就像让学生独立解题，老师只在最后告诉他答案对不对，然后学生根据反馈调整自己的解题策略。

但是，强化学习训练面临着巨大的计算挑战。在这个过程中，需要同时运行多个模型：一个是正在学习的"策略模型"，另一个是作为参照标准的"参考模型"。就像需要同时雇佣一个正在学习的学生和一个经验丰富的老师，成本自然翻倍。更要命的是，模型需要反复生成长篇的推理过程，这个"思考"阶段特别耗时耗力，就像学生需要在草稿纸上写出详细的解题步骤一样。

以往的解决方案虽然有一定效果，但都存在明显局限。比如LoRA技术通过只训练模型的一小部分参数来降低成本，就像只改进发动机的一个部件而不是整辆车，确实能减少成本，但对提升整体性能帮助有限。另一种叫做QLoRA的方法尝试通过降低数字精度来节省资源，但它使用的NF4格式在实际运行时反而更慢，就像用了省油的发动机却降低了行驶速度，得不偿失。

二、意外发现：量化噪声竟然能促进学习

研究团队在探索过程中意外发现了一个颠覆性的现象。传统观念认为，降低数字精度（量化）会引入噪声，对模型性能有害。但在强化学习场景下，这种噪声反而成为了意外的助手。

要理解这个现象，我们可以用一个烹饪的比喻。当厨师做菜时，如果食谱过于精确（比如盐要3.847克），厨师可能会过分拘泥于这个数字，错过其他可能更好的调味组合。但如果食谱说"大约4克盐"，这种模糊性反而给厨师留下了探索空间，可能发现3.5克或4.5克盐的搭配更美味。

在强化学习中也是如此。量化引入的噪声增加了模型输出的随机性，就像给模型的"思考过程"添加了一点不确定性。这种不确定性让模型不会总是选择同样的解题路径，而是尝试更多可能性。研究团队通过实验验证，使用量化的模型在训练过程中具有更高的"熵值"，这是一个衡量随机性和探索能力的指标。更高的熵值意味着模型更愿意尝试不同的解法，而不是总是走同一条路。

这个发现让研究团队意识到，如果能合理控制这种噪声，就能在提升计算效率的同时增强学习效果。但传统的量化方法产生的是静态噪声，就像始终戴着同样度数的模糊眼镜。理想的情况应该是，在学习初期多一些探索性的模糊，随着训练进行逐渐变得清晰精确。

三、QeRL的核心创新：自适应量化噪声

基于前面的发现，研究团队开发了QeRL框架的核心技术：自适应量化噪声（AQN）。这个技术的巧妙之处在于它能动态调整噪声水平，就像一副能够自动调节度数的智能眼镜。

QeRL采用了NVIDIA最新的NVFP4量化格式，这种格式相比传统的NF4格式有显著优势。如果把数据压缩比作打包行李，NF4就像用复杂的折叠方法，虽然能装下东西但取用时需要重新展开，很费时间。而NVFP4则像用标准化的收纳盒，既节省空间又方便快速取用，特别是在NVIDIA的H100 GPU上有专门的硬件加速支持。

自适应量化噪声的工作原理非常巧妙。在训练初期，系统会注入较多的随机噪声，鼓励模型大胆尝试各种解题方法，就像学生刚开始学习时可以"胡思乱想"，不必拘泥于标准方法。随着训练的进行，噪声水平会按照指数衰减的方式逐渐降低，让模型逐步收敛到最优策略，就像学生经过练习后逐渐掌握了正确的解题思路。

更加巧妙的是，研究团队开发了一种"噪声共享"机制。他们没有为每个计算层单独添加噪声（那样会增加额外的计算成本），而是将噪声巧妙地融入到已有的层归一化操作中。这就像在炒菜时不是单独加调料，而是将调料融入到料酒中一起加入，既达到了调味效果又不增加额外步骤。通过这种方法，原本的加法噪声转换为乘法噪声，在保持效果的同时实现了零参数开销。

四、实验验证：性能与效率的双重突破

为了验证QeRL的效果，研究团队在多个具有挑战性的数学推理数据集上进行了全面测试。他们选择了Qwen2.5系列模型作为测试对象，这些模型规模从30亿参数到320亿参数不等，就像测试不同排量的发动机在各种路况下的表现。

在GSM8K这个包含小学到中学数学题的数据集上，结果令人印象深刻。对于70亿参数的模型，传统的16位LoRA训练只能达到88.1%的准确率，而QeRL却达到了90.8%，甚至接近了全参数训练的91.2%表现。这就像用一半的训练成本达到了接近最优的效果。

更有说服力的是在更具挑战性的MATH 500数据集上的表现。这个数据集包含了高中到大学水平的数学竞赛题，对推理能力要求极高。QeRL在70亿参数模型上达到了77.4%的准确率，而传统方法只有77.0%。别看数字相近，在如此高难度的测试中，每0.1%的提升都需要付出巨大努力。

在训练效率方面，QeRL的表现更加突出。在推理生成阶段，QeRL比传统LoRA快了1.5倍，比QLoRA快了2倍多。这就像同样的路程，QeRL开车需要1小时，传统方法需要1.5小时，而QLoRA需要2小时多。更重要的是，QeRL显著降低了显存需求，70亿参数的模型从原来需要15.2GB显存降低到5.9GB，这让更多研究者能够在有限的硬件条件下进行实验。

最令人兴奋的突破是，QeRL首次实现了在单个H100 GPU上训练320亿参数模型的强化学习。这在以前是不可能的，就像原本需要大卡车才能运输的货物，现在用小货车就能搞定。这个成就对于资源有限的研究团队和公司具有重要意义，大大降低了大模型研究的门槛。

五、训练过程中的有趣发现

在深入分析训练过程时，研究团队观察到了一些有趣的现象。使用QeRL训练的模型在奖励增长曲线上表现出明显不同的模式。传统方法的奖励提升往往比较缓慢，需要500步以上才能看到明显效果，就像慢热型选手需要很长时间才能进入状态。而QeRL的奖励在200步左右就开始快速提升，表现得更像天赋型选手，很快就能掌握要领。

这种差异的根本原因在于探索能力的不同。研究团队通过熵值分析发现，QeRL训练的模型在整个训练过程中都保持着更高的熵值，特别是在训练初期。这意味着模型更愿意尝试不同的解题策略，不会过早地固化在某种特定方法上。就像一个好奇心旺盛的学生，总是愿意尝试不同的解题思路，最终能发现最适合的方法。

另一个有趣的发现是关于学习率的鲁棒性。传统的16位训练方法对学习率非常敏感，学习率设置得稍微高一点就可能导致训练崩溃，就像开车时油门踩得太重容易失控。而QeRL由于噪声的存在，对学习率的容忍度更高，可以使用更大的学习率而不会出现训练不稳定的问题。这使得QeRL的收敛速度比传统方法快了近2倍。

六、技术细节的精巧设计

QeRL的成功不仅在于核心理念的创新，更在于技术实现上的精巧设计。研究团队采用的NVFP4量化格式使用了双重缩放机制：首先是一个粗粒度的全局缩放因子，然后是细粒度的块级缩放因子。这就像先用大刷子涂底色，再用小刷子描细节，既保证了整体效果又兼顾了精细度。

在噪声调度方面，研究团队比较了线性衰减、指数衰减、余弦衰减和对数衰减四种不同策略。最终发现指数衰减效果最好，因为它在训练初期能提供足够的探索性噪声，而在后期又能快速收敛到稳定状态。这就像学习新技能时，开始可以大胆尝试，但随着熟练度提高，动作要越来越标准化。

LoRA的秩（rank）设置也经过了仔细优化。研究团队测试了16、32、64、128等不同数值，发现32是一个很好的平衡点。秩太小会限制模型的表达能力，就像用太少的颜料画画，无法表现丰富的层次；秩太大则会增加计算开销，而且容易过拟合，就像用过多的颜料反而把画面弄得混乱。

七、不同模型规模上的一致性表现

研究团队在不同规模的模型上都验证了QeRL的有效性，从30亿参数的小模型到320亿参数的大模型，QeRL都展现出了稳定的优势。这种一致性非常重要，说明QeRL不是针对特定模型规模的技巧，而是一个具有普遍适用性的方法。

在30亿参数的模型上，QeRL将准确率从基础量化的59.4%提升到83.7%，几乎追平了全参数训练的84.4%表现。对于70亿参数模型，QeRL不仅在GSM8K上表现优秀，在更具挑战性的AIME 2024、AIME 2025和AMC 23等竞赛级数据集上也取得了显著进步。

320亿参数模型的结果更加令人振奋。在这个规模下，QeRL不仅成功实现了单GPU训练，还在多个测试集上都超越了传统LoRA方法。特别是在AMC 23数据集上，QeRL达到了63.3%的准确率，甚至超过了全参数训练的57.5%表现。这个结果表明，在某些情况下，适度的噪声确实能帮助模型找到更好的解决方案。

八、实际应用中的显著优势

从实际应用角度来看，QeRL带来的改变是革命性的。首先是成本降低方面，QeRL将显存需求减少到原来的30-40%，这意味着原本需要昂贵的多GPU服务器才能训练的大模型，现在用单GPU工作站就能搞定。这就像原本需要豪华轿车才能完成的任务，现在用经济型轿车也能胜任。

训练时间的缩短也非常显著。在端到端的训练过程中，QeRL比传统LoRA快1.2-1.5倍，比QLoRA快1.8倍以上。这种加速不仅体现在单步计算上，更重要的是由于收敛更快，总体训练时间大幅缩短。就像原本需要跑10公里的路程，现在不仅跑得更快，而且只需要跑7公里就能到达目标。

在推理生成阶段，QeRL的优势更加明显。由于采用了硬件友好的NVFP4格式和Marlin内核优化，推理速度比传统方法快2倍以上。这对于需要大量推理计算的应用场景特别重要，比如在线教育平台需要为成千上万的学生同时生成数学题解答，QeRL能让系统响应更快，用户体验更好。

九、技术创新的深层意义

QeRL的成功不仅仅是一个工程优化的胜利，更代表了对强化学习本质的深层理解。传统观念认为噪声是有害的，应该尽量避免。但QeRL告诉我们，在合适的场景下，噪声可以成为学习的催化剂。这个发现可能会启发更多研究者重新思考在其他机器学习任务中噪声的作用。

从神经科学的角度来看，这个发现也有其合理性。人脑在学习过程中也存在各种"噪声"，比如注意力的飘移、记忆的模糊等。但这些看似不利的因素实际上可能有助于大脑避免过度拟合，保持学习的灵活性。QeRL在某种程度上模拟了这种自然的学习机制。

从更广阔的视角来看，QeRL代表了AI研究中"效率与性能并重"的新趋势。随着大模型越来越大，如何在有限的计算资源下获得最佳性能成为关键问题。QeRL提供了一个很好的范例，说明通过深入理解问题本质，我们可以找到既优雅又实用的解决方案。

说到底，QeRL最大的价值在于它让高质量的大模型训练不再是少数科技巨头的专利。通过显著降低计算成本和硬件要求，QeRL为更多研究者和开发者打开了大模型研究的大门。这种技术民主化可能会催生更多创新应用，让AI技术真正惠及更广泛的群体。

研究团队已经将QeRL开源，任何人都可以在GitHub上找到相关代码并进行实验。这种开放态度进一步加速了技术的传播和改进，相信不久的将来我们会看到基于QeRL的更多创新成果。对于那些一直想要尝试大模型训练但受限于硬件条件的研究者来说，QeRL无疑是一个振奋人心的好消息。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过arXiv:2510.11696查阅完整的研究论文，那里有更详细的实验数据和技术实现说明。

Q&A

Q1：QeRL相比传统的大语言模型训练方法有什么优势？

A：QeRL最大的优势是在提升训练效率的同时还能改善模型性能。它将显存需求降低到传统方法的30-40%，训练速度提升1.5倍以上，首次实现了在单个H100 GPU上训练320亿参数模型。更重要的是，在GSM8K等数学推理测试中，QeRL的准确率还超过了传统16位训练方法。

Q2：为什么量化噪声能够提升强化学习的效果？

A：量化噪声增加了模型输出的随机性，就像给学生的思考过程添加一点不确定性，让模型不会总是选择同样的解题路径，而是尝试更多可能性。这种探索能力在强化学习中特别有价值，因为它能帮助模型发现更优的策略，而不是过早固化在某个局部最优解上。

Q3：普通研究者可以使用QeRL技术吗？需要什么硬件条件？

A：可以的。研究团队已经在GitHub上开源了QeRL的代码。对于硬件要求，QeRL大大降低了门槛，原本需要多GPU服务器才能训练的大模型，现在用单个H100 GPU就能搞定。即使是70亿参数的模型，显存需求也从15.2GB降低到5.9GB，让更多研究者能够负担得起大模型实验。