如何基于强化学习奖励模型自动选择最优窗口数？
解读
在国内大模型落地场景里，“窗口数”通常指滑动窗口长度、批大小（batch size）或并发路数（inflight request 数），直接决定显存占用、首 token 时延、吞吐、长尾超时率四大核心指标。
面试官真正想考察的是：
- 能否把“窗口数”抽象成可连续动作空间；
- 能否用强化学习奖励模型（RL Reward Model）端到端地学到业务-成本双目标的最优权衡，而不是手工调参；
- 能否在LLMOps 闭环里落地：数据回流、奖励模型持续迭代、策略热更新。
回答必须体现线上 A/B 收益、国产化 GPU 适配、合规审计三大国内痛点。
知识点
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奖励模型构造
- 业务奖励：对话轮次完成率、CTR、转化率、用户留存；
- 系统奖励：平均首 token 时延 < 600 ms、P99 时延 < 1.2 s、单卡显存峰值 < 21 GB（A100-40G 安全水位 50%）；
- 安全奖励：风控拦截率、黄反漏放负分；
最终奖励 R = λ1·R业务 + λ2·R系统 + λ3·R安全，λ 由合规部门冻结，防止“刷指标”。
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动作空间设计
把“窗口数”拆成二维连续动作：- pre_fill_batch（预填充批大小）∈ [1, 256]
- decode_batch（解码并发路数）∈ [1, 64]
用 β-VAECoder 将离散显存台阶连续化，解决国产 GPU 无 Tensor Memory Accelerator 的碎片化问题。
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状态空间
- 实时特征：当前 QPS、平均输入长度、平均输出长度、KV-cache 占用比例、卡温、功耗；
- 静态特征：模型参数量、国产化芯片类型（昇腾 910B、海光 Z100）、驱动版本；
所有特征经 StandardScaler 后 128 维，保证国产化芯片与 A100 可复用同一套策略网络。
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算法选型
线上流量大，必须单卡 3 ms 内推理出动作，因此采用 Parameter-sharing PPO + Reward Model蒸馏：- Actor 用 3 层 128 宽 MLP，延迟 0.8 ms；
- Critic 与 Reward Model 共享 6 层 Transformer backbone，首层 lora-r=8 低秩适配，显存增量 < 120 MB；
- Reward Model 用人类排序+规则样本混合训练，Spearman ρ≥0.92 才允许上线。
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训练闭环
- 离线：每天 dump 1 亿条真实日志，Reward Model 增量训练 1 epoch，学习率 2e-5，早停 patience=2；
- 在线：灰度 5% 流量，PPO clip=0.15，KL 惩罚系数 β=0.02，防止策略抖动导致客诉；
- 热更新：TorchScript 导出 + TF-Serving warm-start，90 s 内完成无流量损失切换。
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合规与可解释
- 动作日志写入国家网信办要求的 AI 审计平台，保留 6 个月；
- 奖励模型每季度接受第三方等保测评，可输出SHAP 值解释为何选择某窗口数，满足算法备案要求。
答案
“我会把问题拆成四步：
第一步，定义奖励函数。联合业务、系统、安全三方，把窗口数带来的收益与风险量化成可学习标量奖励，λ 系数由合规部门冻结，防止过拟合短期业务指标。
第二步，设计轻量级强化学习环境。动作空间是 pre_fill_batch 与 decode_batch 的连续二维向量，状态空间涵盖实时 QPS、KV-cache 占用、国产化芯片温度等 128 维特征，单卡 3 ms 内完成策略推理。
第三步，采用 Reward Model 蒸馏 + Parameter-sharing PPO。Reward Model 先离线训练到 Spearman ρ≥0.92，再蒸馏给 Critic，Actor 用 3 层 MLP 保证延迟 < 1 ms；在线灰度 5% 流量，KL 惩罚 0.02 防止策略抖动。
第四步，LLMOps 闭环。每天增量更新 Reward Model，90 s 内热更新策略，动作与奖励日志实时写入网信办审计平台，满足等保与算法备案要求。
上线两周后，在昇腾 910B 集群上实现首 token 时延下降 22%，吞吐提升 18%，显存峰值下降 8%，客诉率零增长，通过 A/B 实验与合规审计。”
拓展思考
- 多目标帕累托前沿：如果业务要“极致低延迟”而运维要“极致高吞吐”，可用 Constrained PPO 把显存、时延硬编码为成本函数，拉格朗日乘子动态调整，实现帕累托最优窗口数。
- 异构芯片迁移：国产芯片内存带宽普遍低于 A100，可在 Reward Model 里加入带宽利用率特征，迁移学习时只重训首层 LoRA，两周内完成海光→昇腾策略迁移，零业务损失。
- 长文本外推：当输入长度超过训练分布（如 32 k→128 k），KV-cache 呈平方增长，可引入长度预测模块，把“预计 KV-cache”作为状态，提前降窗口数，防止 OOM 导致的国家关键业务中断风险。