探索全栈强化学习在大型语言模型中的广阔应用前景。
核心内容：
1. 应用层将工作流融入RL过程的创新构想
2. LLM模型上下文长度限制与优化策略
3. 注意力结构设计及其与RL优化结合的潜力与挑战

这是一篇篇幅精炼但内涵丰富的文章，背后所涉及的具体方案并不简单，值得我们深入探讨。

正文

在模型后训练阶段，强化学习直接依据奖励信号进行学习，这一点大家已经非常熟悉。OpenAI o1和DeepSeek R1的成功实践已经提供了很好的示范，此处不再赘述。

那么，能否更进一步？从API接口延伸到应用层来看，工作流本身也可以被纳入到强化学习的优化过程中。直接针对一个多轮交互后的业务奖励进行学习并非不可能。当然，如果能够将这个链条上的多个节点交由同一个LLM来处理，那么在进行以奖励为中心的微调（RFT）时，显存占用会更小，也省去了维护多个模型的麻烦。

但问题也随之而来——当前LLM的上下文窗口大多不算特别长，工具调用（tool calling）和检索增强生成（RAG）过程也需要优化。例如，一个在线文档检索（ODR）产品访问了大量网页——这些网页无论有用与否，真的都一股脑儿地塞进上下文（Context）了吗？o3的上下文长度可能超过200k，但你真的认为它把所有访问过的网页内容都完整放入了？感觉不太像。这里是否存在一个独立的网页筛选组件？它从搜索结果中，只将相关的内容召回并放入上下文。这个组件该如何实现？它可以作为一个工具（tool），但这个工具本身也需要优化，而且看起来它也应当被纳入整个强化学习流程中，进行端到端的优化。

反过来思考，强化学习是否也能深入到模型内部？不只是整体优化LLM的参数，而是去干预更底层的结构。

在模型架构层面，关于稀疏注意力、线性注意力、混合注意力等方案，行业内部一直在进行各种尝试。DeepSeek、MiniMax、Moonshot都给出了各自的解决方案。然而，这些注意力结构的设计，很多时候还是带有一定的“经验性”。难道这些结构本身就不能作为强化学习优化的一部分吗？这个方向并非没有可能。不过，强化学习目前主要还是在后训练阶段发挥作用，而预训练阶段并不涉及强化学习，注意力结构在预训练阶段就必须固定下来。那么，是否有可能设计一种注意力结构，它先在预训练阶段完成训练，但在后训练阶段依然可以被继续优化，并显著改变其召回策略？这样一来，就可以直接通过强化学习，针对最终奖励信号对其进行优化，并纳入整个全栈强化学习（Full-Stack RL）的流程中。

这里有一个新的思路：将注意力结构的优化也纳入到针对业务奖励的强化学习优化过程中，借此解决注意力结构设计时那种“玄学式”的调参难题。

模型层方案：抛砖引玉

为了说明这个思路确实具备一定的可行性，我们来探讨一个更具体的设计。当然，当前LLM模型层的结构设计已经是一个非常专业的领域，需要同时兼顾模型效果和硬件特性，并非我随便想想就能完全落地的东西。所以这里只能算是一个粗浅的探讨，希望能给大家带来一些启发。

这个设计主要针对以下场景：长上下文（>200k）；混合专家模型（MoE）架构。

通常认为，LLM在解码过程中，其依赖的上下文应当具有局部性——相邻的token大概率会用到相近的上下文。基于这个特性，粗粒度的上下文块（Context Block）召回便有了用武之地。DeepSeek的NSA（原生稀疏注意力）方案就已经包含了针对上下文的粗粒度块召回。

再来看看MoE架构。目前MoE中的“专家”（Expert）并不是针对“完整语义单元”，而是基于token的。也就是说，一段完整的语义或能力，可能被以更细的粒度拆分到多个专家上，在不同的token位置需要召回不同的专家。但从人类认知的角度来看，将相同的能力聚合到少数专家上似乎更加合理。这样做还能增强召回专家候选集在token生成过程中的局部性，减少专家的频繁切换。那么，这个专家层面的局部性，能否通过在训练时施加某种激励来促成呢？答案是可能的。

于是，我们在上下文块和专家这两个层面，都可以实现解码过程中的局部性。这有望减少解码过程中上下文和专家的重新召回次数。当然，就像NSA方案中体现的那样，上下文的召回方式需要多种形式才能满足不同场景的需求。而本文讨论的重点，是从超长上下文中如何准确召回相关部分。

如果单纯考虑强化学习，在后训练阶段确实可以设计出多种思路。但我们很难脱离预训练阶段来独立实现，而预训练阶段巨大的训练成本，也让我们无法轻易采用过于暴力的强化学习方式。

基于这些考量，我们可以设计一个两阶段的召回范围：第一层召回与目前常见的方式一致，直接用于当前解码token；然后引入第二层召回范围，它的训练目标是预测未来W个token在解码过程中需要调用的上下文块和专家。推理时，这两层召回范围都会参与计算。重点来了——如果发现第二层候选元素中的某个分数（score）超过了阈值，那就意味着它应该进入第一层范围了，说明当前序列的生成正在脱离当前的局部性环境，此时应在下一个token计算时重新触发更大范围的召回计算。在仅有两层召回的情况下，这个“更大范围”其实就是全局重新计算。

第一层召回范围的选择方式，可以沿用当前NSA、MoE等方案中的思路。关键在于新引入的第二层召回范围如何动态选择——这个选择组件肯定是参数化的，而学习目标可以设定为未来W个token所需召回元素的并集。不过，在计算每个token时，我们并不清楚其他位置token的召回情况。所以，这需要在每次完成整个序列计算后，新增一个环节：汇总其他位置token的召回情况，作为当前位置第二层召回的拟合目标。

这种做法虽然增加了一个单独的过程，但在预训练阶段依然可以保持高效训练。具体开销的预估，这里就不展开了，应交由模型层的专业团队来做测算。

在预训练阶段的这个过程中，虽然有点强化学习的影子，但其实仍然是一种监督学习方式，并不涉及针对延迟反馈奖励的优化。关键是在后训练阶段和RFT阶段，我们可以对第一层召回选择组件、第二层召回选择组件、以及判定何时触发下一轮完整召回的组件等，去针对目标奖励进行强化学习优化。

通过这种方式，就实现了在LLM模型内部，除了单纯的固定参数之外，增加了一些可以被强化学习直接优化的部分，并且能够实现计算成本的优化。这种效果上的收益，单纯依靠LLM参数直接优化是做不到的。

希望这篇文章能给各位在模型结构设计上带来一些新的启发。

相关材料

原生稀疏注意力：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制

https://arxiv.org/abs/2502.11089

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