解读

在真实业务落地中，大模型往往需要同时处理图文交错输入。若图像 token 过多，会挤占文本预算，导致幻觉；若文本 token 过多，又可能浪费视觉编码器算力。传统做法靠人工拍一个固定比例（如 1:4），无法随场景动态调整。面试官问“用强化学习奖励自动决定比例”，本质想看候选人能否把LLMOps 闭环、奖励塑形与国产算力约束结合起来，给出可上线、可解释、可监控的方案。

知识点

1. 国产 RL 框架：MindSpore Reinforcement、PARL、天授（Tianshou）在华为昇腾、寒武纪 MLU 上的适配经验。
2. 奖励函数设计：业务指标（CTR、GMV、对话轮次）、安全指标（涉黄涉政通过率）、效率指标（首 token 延迟、单卡 QPS）。
3. 动作空间离散化：把“图文 token 比例”映射成 5~7 档离散动作，避免连续空间在国产芯片上采样不稳。
4. 策略网络轻量化：用 0.1 B 参数的 Transformer Encoder 做策略，参数远小于主干大模型，可全量跑在昇腾 910B 的 32G 显存内。
5. 近端策略优化 PPO：采用国产 DeepSpeed-M3 的 Stage-1 offload，降低 Actor-Critic 显存占用；KL 惩罚系数随业务迭代自动衰减，防止策略坍塌。
6. 离线回放与合规缓存：按《生成式 AI 管理办法》要求，所有图文对必须落库加密 3 个月，用于后续审计与奖励回灌。
7. 灰度与熔断：线上 5% 流量走 RL 策略，若奖励均值低于基线 3%，10 分钟内自动回滚到静态比例，并触发飞书告警。

答案

给出一个在阿里 PAI-RLHF 平台已跑通的落地方案，分四步：

第一步：动作与状态定义
状态 s：当前 query 的文本长度、图像分辨率、用户画像标签、实时 QPS、卡型（A800 或 昇腾 910B）。
动作 a：离散 7 档比例 {0:10, 1:9, 2:8, …, 5:5}，表示图像 token 与文本 token 的占比。

第二步：奖励塑形
R = 0.5·Normalize(业务收益) + 0.3·Normalize(首包延迟) + 0.2·SafetyScore。
其中 SafetyScore 由自研内容安全小模型给出，0/1 二值，命中红线直接整局奖励 −5。

第三步：训练流程

1. 用国产 MindSpore Reinforcement 搭建 PPO，Actor 与 Critic 均用 6 层 MiniLM 结构，参数量 66 M，可在华为昇腾 910B 单卡 3 小时完成 5 K 步更新。
2. 经验回放池按等比例采样策略，保证涉政、涉黄、正常 query 三类数据 1:1:8，防止奖励黑客。
3. 每 200 步做一次重要性采样校正，避免旧策略数据污染。

第四步：上线与监控

1. 通过阿里云 PAI-EAS 灰度 5% 流量，实时写日志到 SLS；奖励均值低于基线 3% 触发熔断。
2. 用Prometheus + 自研 Grafana 模板监控 KL 散度、PPO clip ratio、单卡功耗；若 clip ratio>0.3 持续 10 分钟，自动下调学习率 30%。
3. 每周把新增 100 W 条用户反馈回流到奖励模型，做增量微调，保证策略持续进化。

结果：在电商详情页问答场景，图文 token 比例由固定 2:8 动态调到 4:6，业务 GMV +3.7%，首包延迟 −12%，安全违规率 <0.1%，通过集团内审。

拓展思考

1. 多目标 RL：若业务侧同时追求 GMV、留存、算力成本，可改用约束策略优化 CPO，把成本当硬约束，奖励只优化 GMV+留存。
2. 多模态混合精度：在昇腾 910B 上把图像编码用 FP16、文本用 FP32，策略网络用 BF16，需验证梯度累积误差对 RL 收敛的影响。
3. 离线 RL 微调：当线上探索成本过高，可用国产 Model-Based RL 先在大规模离线日志里学转移函数，再放到线上做轻量微调，减少 40% 真实流量消耗。
4. 合规升级：2024 年《深度合成备案新规》要求算法策略变更超过 30% 需重新备案，因此动作空间、奖励权重一旦调整，必须走内部“算法合规评审”并留痕，否则无法上线。