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BuPO方法通过将大语言模型策略分解为内部层次策略，采用自下而上的优化方式，先强化底层基础推理能力，再优化整体决策。实验证明该方法在数学推理等复杂任务中表现优异，揭示了不同模型的独特推理模式，为LLM优化提供了透明化、可解释的新范式，已开源实现。

AIGC 深一度

用「公司决策层」类比揭开ChatGPT、DeepSeek等大模型内部推理的黑箱机制，新方法让AI推理能力飙升

你是否曾好奇，当向ChatGPT提出一个复杂数学题时，它是如何一步步推理出答案的？就像一家公司做重大决策需要经过基层调研、中层分析、高层拍板一样，最新研究发现 大语言模型的内部推理也遵循着严格的分层协作机制 ——而理解这一机制，能让我们更有效地优化AI模型！

今天要深入解读的论文《Bottom-up Policy Optimization: Your Language Model Policy Secretly Contains Internal Policies》提出了一种革命性视角： 将LLM的整体策略分解为内部层次策略 ，并基于此设计了自下而上的优化方法BuPO，在多项复杂推理任务中取得显著突破。

PART 01

传统LLM优化的困境：整体优化就像“一刀切”

在深入新技术之前，我们先了解传统方法为何效率低下。

现有的强化学习方法是把整个语言模型当作一个“黑箱”来优化 。这就好比公司CEO要对全体员工进行“一刀切”的管理，无法针对不同部门的特点进行精细化指导。

论文作者发现，这种 粗放式的整体优化完全忽略了模型内部丰富的信息流动机制 。实际上，Transformer架构的LLM内部存在着清晰的“分工协作”：

如图1所示，信息在Transformer内部通过残差连接流动，每一层都在前一层的基础上添加新的“思考内容”。这种结构天然支持我们对每一层的“思考过程”进行单独观察和优化。

PART 02

内部策略分解：发现LLM的“部门职能分工”

论文的核心创新点在于提出了 内部策略分解 的概念，将LLM的整体推理策略分解为两个维度：

层次策略：不同楼层，不同职能

想象一栋36层的办公大楼，每个楼层负责不同的工作：

• 低楼层（1-6层）：接待处，广泛收集信息

• 中间楼层（7-26层）：分析部门，整合处理信息

• 高楼层（27-36层）：决策层，做出最终判断

论文通过数学公式定义了第l层的内部策略：

πᵢᵃʸᵉʳˡ = softmax(HˡEᵤᵀ)

其中Hˡ是第l层的隐藏状态，Eᵤ是解嵌入矩阵。这意味着 每一层的输出都可以被单独“采样”和优化 。

模块策略：部门内的小组分工

每个楼层内还有更精细的分工：

• 自注意力模块：像会议讨论，整合上下文信息

• 前馈网络(FFN)：像档案室，存储和提取知识

论文分别定义了这两个模块的策略：

πᴬᵀᵀᴺ和πᶠᶠᴺ ，让我们能够观察每个模块的独立贡献。

PART 03

熵分析：用“不确定性”度量LLM的思考过程

为了量化分析LLM的推理过程，论文引入了 内部策略熵 的概念。熵值越高，代表模型的不确定性越大，探索空间越广。

通过系统性的熵分析，研究人员发现了LLM推理的普遍规律和个体差异：

通用模式：所有模型共有的推理节奏

• 早期层保持高熵值 ，像头脑风暴阶段，广泛探索各种可能性：“这个问题可以用哪些方法解决？”

• 高层逐渐收敛到接近零的熵值 ，像决策拍板阶段：“基于以上分析，最终答案应该是X。”

模型差异：不同“公司文化”导致不同决策风格

有趣的是，不同模型系列展现出截然不同的推理“个性”：

• Llama模型 ：像 快速决断的创业公司

• 在最后三层突然收敛

• 中间层较少整合信息

• 推理过程较为“跳跃”

• Qwen系列（特别是Qwen3） ：像 稳健决策的成熟企业

• 展现渐进式推理，更接近人类思考

• FFN模块呈现清晰的“探索-整合-收敛”三阶段

图3生动展示了Qwen3独特的推理模式：下层探索、中层整合、上层收敛，这种 渐进式推理结构可能是其强大推理能力的关键 。

PART 04

BuPO方法：自下而上的优化新范式

基于这些发现，论文提出了 Bottom-up Policy Optimization（BuPO）方法 ，其核心思想是：既然推理是自下而上产生的，那么优化也应该自下而上进行！

传统方法 vs BuPO方法

• 传统方法 ：直接优化最终输出策略

• 相当于只培训CEO，期望改进整个公司

• 难以针对性地加强基础能力

• BuPO方法 ：先优化底层策略，再优化整体策略

• 先培训基层员工，打好基础

• 再培训中层管理者，最后优化高层决策

• 实现分层渐进式的精准优化

BuPO的具体训练过程

BuPO的训练分为两个清晰阶段：

# 选择特定层l进行内部策略优化internal_policy = softmax(layer_hidden_states * unembedding_matrix)# 只更新该层及以下层的参数

1. 阶段1：内部策略优化（前sᵢₙₜₑᵣ步）

这一阶段针对选定的内部层策略进行专门优化， 强化基础推理能力 。

1. 阶段2：整体策略优化

转为标准的语言模型策略优化，但此时底层已经具备了更强的推理基础。

图4显示，BuPO训练初期能够 保持更高的探索熵值 ，为模型提供更丰富的探索空间。

PART 05

实验结果：复杂推理任务表现显著提升

在MATH500、AMC23、AIME24、AIME25等复杂数学推理基准测试中，BuPO consistently超越传统强化学习方法：

Qwen3系列表现突出

• Qwen3-4B模型 ：

• AIME24：36.88分 → 比GRPO提升4.69分

• AIME25：31.15分 → 提升2.30分

• 整体平均性能显著提升

• Qwen3-8B模型 ：

• AIME24：54.06分 → 提升4.58分

• 在所有测试集上一致优于基线方法

Llama系列同样受益

• Llama-OctoThinker-8B-Base ：

• MATH500：62.05分 → 提升5.16分

• AIME25：6.77分 → 提升4.58分

综合评估显示强大稳定性

为了全面评估方法效果，研究人员还测试了 Pass@K指标 （生成K个答案中至少有一个正确的概率）：

图5显示，BuPO在 广泛的K值范围内都保持优势 ，说明其生成高质量答案的稳定性显著提升。

PART 06

深度分析：为什么BuPO有效？

特征精炼现象

研究发现，BuPO优化过程中出现了 内部状态的特征精炼 ：

如图6所示，在优化底层内部策略时， 底层隐藏状态与高层表示的相似度逐渐增加 。这意味着底层网络被迫提前学习高级推理特征，为后续推理打下更好基础。

适度优化原则

研究还发现了一个重要规律： 不是优化得越多越好 。

当内部策略优化步数（sᵢₙₜₑᵣ）过长时，模型性能反而下降：

• sᵢₙₜₑᵣ=30步：性能最佳

• sᵢₙₜₑᵣ=70步：性能崩溃

这体现了 适度优化的原则 ：底层优化需要把握恰当的“度”，既要强化基础能力，又要避免与整体目标偏离过大。

PART 07

技术启示与未来展望

这项研究为LLM优化提供了多重启示：

方法论转变

• 从“黑箱优化”到“透明优化”

• 传统方法：整体优化，效果难以解释

• BuPO方法：分层优化，过程可解释、可控制

• 从“结果导向”到“过程导向”

• 不仅关注最终答案是否正确

• 更重视推理过程的合理性和稳定性

架构设计指导

不同模型的推理模式差异为未来架构设计提供重要洞见：

• Qwen3的渐进式推理可能代表更优的架构选择

• FFN模块的三阶段工作模式值得在架构设计中保留和强化

应用前景广阔

BuPO方法可应用于：

• 数学推理：已验证有效

• 科学推理：物理、化学问题求解

• 逻辑推理：法律、哲学论证

• 编程代码：复杂算法生成

PART 08

实践建议：如何应用BuPO思想

对于AI实践者，这项研究提供了一些实用建议：

模型选择倾向

对于需要强推理能力的应用场景， 优先选择显示渐进式推理模式的模型 （如Qwen3系列）。

优化策略调整

在微调LLM时，可以 采用分层学习率策略 ：底层使用较小学习率强化基础能力，高层使用正常学习率。

评估指标丰富化

除了传统的准确率指标， 增加过程性指标的监控 ，如不同层的熵值变化、推理路径稳定性等。

PART 09

结语：LLM优化进入“精准医疗”时代

这项研究标志着LLM优化从“粗放式管理”进入“精准医疗”时代。就像好医生不仅要治标还要治本，好的AI优化方法需要深入理解模型的“身体结构”和“思考方式”。

BuPO的开源实现已在GitHub发布，为研究者和实践者提供了探索LLM内部机制的有力工具。随着越来越多研究者加入内部机制探索的行列，我们正迎来大语言模型 透明化、可控性、可解释性的新时代 ！

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• 硬件选型
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