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新智元报道

编辑：LRST

【新智元导读】最新奖励模子SWIFT直接使用模子天生历程中的隐藏状态 ，参数规模极小 ，仅占古板模子的不到0.005% 。SWIFT在多个基准测试中体现优异 ，推理速率提升1.7×–6.7× ，且在对齐评估中稳固可靠 ，展现出高效、通用的奖励建模新范式 。

在大语言模子的推理增强与对齐历程中 ，Best-of-N（优中选优）是一种常用的测试时增强战略：模子针对统一输入天生多条候选谜底 ，再由奖励模子举行评分筛选 。

然而 ，现有主流奖励模子往往自己规模重大、推理开销高 ，并严重依赖大规模标注数据 ，逐渐成为在真实系统中安排的焦点瓶颈 。

为此 ，上海交通大学、新加坡国立大学、同济大学、伊利诺伊大学芝加哥分校的研究团队提出了SWIFT（Simple Weighted Intrinsic Feedback Technique） ，一种全新的轻量级奖励模子 。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.12225

项目主页：https://aster2024.github.io/swift-website/

代码地点：https://github.com/aster2024/SWIFT

模子权重：https://huggingface.co/Aster2024/swift-ministral-8b-deepscaler

SWIFT 不再「读文本」 ，而是直接使用大语言模子天生历程中爆发的隐藏状态 ，从中挖掘内在奖励信号 ，其参数规模仅为古板奖励模子的「不到 0.005%」 ，却在MATH、GSM8K、HellaSwag 等多个基准上取得更优的Best-of-N效果 ，并在端到端推理中带来1.7×–6.7×的整体加速 。

同时 ，该要领在有用性 / 清静性等对齐评估使命中同样体现稳固 ，展示出作为通用奖励模子的潜力 。

奖励模子

推理增强的「隐形天花板」

Best-of-N的基本头脑并不重大：关于统一个问题天生N条候选回覆 ，再挑选其中最优的一条 。

然而 ，在真实系统中 ，真正腾贵的不但是「多天生」 ，尚有「怎样评估」 。

目今主流做法通常接纳文本级奖励模子 ，对每条候选谜底举行完整编码和评分 ，这带来了多方面的挑战：

模子体量大、推理开销高：奖励模子往往拥有数十亿参数 ，险些相当于再运行一次大模子；

数据需求高：训练高度依赖人工偏好数据或重大的合成标注流程；

系统扩展受限：当 N 增大时 ，奖励模子的评估本钱迅速吞噬 Best-of-N 带来的收益 。

因此 ，一个要害问题逐渐凸显：能否用一种更轻、更快、更易安排的方法 ，完成候选谜底的高质量筛 ？

隐藏状态中蕴含着模子「对自己谜底的判断」

SWIFT 的起点来自一个主要视察：当大语言模子天生回覆时 ，其内部各层的隐藏状态自己就携带了关于推理准确性、稳固性与置信度的富厚信息 。

换句话说 ，模子在「思索」的历程中 ，已经在内部形成了对目今推理路径质量的判断信号 。

与其特殊训练一个重大的文本模子去「读输出效果」 ，不如直接从模子自身的隐藏状态中提取这些内在信号 ，构建一个专门用于打分的轻量级奖励模子 。

这一思绪使得奖励建模不再依赖重大的文本体现 ，而是转向对模子内部体现的高效使用 。

词元级线性打分+门控加权汇总

SWIFT的整体结构很是精练 ，但针对奖励建模的需求举行了全心设计 ，详细而言：

关于天生序列中的每一个词元 ，网络大语言模子在该词元处的隐藏状态（来自所有层 ，或选定的部分层）；

通过一个线性映射 ，同时展望「该词元的奖励分数」和「该词元的主要性门控权重」

使用门控权重对词元奖励举行加权平均 ，获得整条天生路径的最终奖励分数 。

其中 ，门控机制使模子能够自动关注对最终准确性更要害的词元（如要害推理办法、数值盘算、结论标记等） ，从而对整条推理轨迹举行更细腻的评估 。

整个奖励模子的参数规模仅与「层数 × 隐藏维度」成正比 ，相比古板文本奖励模子实现了数目级的压缩 。

云云轻量

参数规模与训练本钱的数目级差别

与动辄数十亿参数的古板奖励模子相比 ，SWIFT的参数规模仅为10?量级 ，在差别底座模子上的详细数值均远低于现有主流计划 。

论文在参数目与训练数据规模的比照中显示：

SWIFT不但模子规模极小 ，逊需的数据量也显著更低 ，却依然能够取得具有竞争力甚至更优的性能体现 。

这一特征使得SWIFT在资源受限情形或大规模安排场景中具备显着优势 。

在多个基准上周全逾越主流奖励模子

在数学推理与符号推理等焦点基准上 ，研究团队系统评估了SWIFT在Best-of-N设置下的体现 。

在MATH、GSM8K、AQuA-RAT、Imbue Code Comprehension、HellaSwag、CoinFlip数据集上 ，SWIFT在差别底座模子与差别N值设置下 ，整体准确率均优于多种主流开源奖励模子 ，且体现越发稳固 。

更主要的是 ，这些性能提升并非以高昂盘算价钱为条件 。论文进一步报告了端到端推理流程中的现实耗时：在相同的天生设置下 ，用SWIFT替换古板奖励模子 ，可带来1.7×–6.7×的整体加速 。

效率优势

时间与盘算量均抵达「数目级提升」

在真实系统中 ，推理效率往往比离线指标更具决议性意义 。论文通过比照每条样本的平均耗时与盘算量 ，清晰展示了SWIFT在效率上的优势：平均推理时间显著降低；所需盘算量（FLOPs）镌汰到原有要领的极小一部分；在差别数据集和底座模子组合下均坚持一致趋势 。

效果批注 ，SWIFT在效率层面实现了真正意义上的数目级优势 ，为大规模 Best-of-N推理提供了可行路径 。

从推理到对齐

在有用性/清静性评估中体现稳固

SWIFT并不局限于推理准确率的提升 。研究团队进一步在对齐相关评估使命中验证了其通用性 。

在PKU-SafeRLHF数据集上 ，接纳Best-of-N设置 ，并使用强模子作为评判标准 ，对天生效果的有用性与清静性举行评估 。效果显示 ，SWIFT在这两个维度上均优于多种大规模文本奖励模子 。

这一效果批注 ，隐藏状态中蕴含的信息不但能够反应推理准确性 ，也能描绘更广义的响应质量 ，为奖励模子在对齐评估中的应用提供了新的思绪 。

工程化优势

更轻、更快、与古板奖励模子协同

SWIFT 还展示了多种面向工程落地的扩展方法 ，使其不但具备理论上的精练性 ，也具备现实系统中的高度可用性：

部分层训练：消融实验进一步批注 ，相比模子前层 ，靠近输出的后层隐藏状态包括更强的推理准确性信号 。仅使用少数后层训练 SWIFT ，便可在显著镌汰参数规模与盘算开销的同时 ，坚持与使用所有层时靠近的性能 。这一效果说明 ，SWIFT 主要依赖模子在形成最终判断阶段的内部体现 ，而非早期的表层语言特征 。

仅基于输出漫衍（logits）的训练方法：在无法会见隐藏状态的场景下 ，SWIFT 仍可仅依赖模子的输出漫衍举行训练 。实验效果批注 ，纵然在这种受限设定下 ，SWIFT 依然能够提取到具有判别力的质量信号 。这一特征使其在一定水平上具备与部分闭源大模子兼容的可行性 ，显著拓宽了现实应用界线 。

与古板奖励模子组合：得益于极小的参数规模（缺乏古板奖励模子的 0.005%） ，将 SWIFT 与现有奖励模子举行组合险些不会引入特另外系统开销 。论文探索了基于排序选择与加权融合的简朴战略 ，实验批注 ，在多个基准上 ，这种组合方法能够进一步提升推理准确率 。

综合来看 ，这些工程化特征使 SWIFT 不但可以作为古板奖励模子的高效替换计划 ，也能够作为现有奖励模子系统中的轻量级增补？ ，在险些不增添安排本钱的条件下提升整系一切性能 。

总结

奖励建模的新范式

SWIFT 提供了一条差别于「更大模子、更重盘算」的奖励建模路径：

直接使用大模子内部隐藏状态中的内在信号；

以极低的参数与数据本钱 ，实现高效、稳固的奖励评估；

同时兼顾推理增强与对齐评估 ，具备优异的工程落地潜力 。

这项事情批注 ，在大模子推理与对齐领域 ，性能提升并纷歧定依赖于更重大的外部模子 ，而可能来自对模子自身内部机制的更深入明确与使用 。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2505.12225

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