一、文章主要内容总结
该研究针对大型语言模型（LLMs）在生成任务中普遍存在的模式崩溃（mode collapse）问题——即即便存在多个有效答案，模型仍反复生成少量相同输出，限制了输出多样性——提出了一种强化学习方法：Group-Aware Policy Optimization（GAPO，群体感知策略优化）。
核心背景：现有模型（如ChatGPT-4o、Claude Sonnet 3.5等）在监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）训练后，虽提升了事实准确性和对齐性，但会倾向于高概率输出，导致多样性下降；而温度调节、top-k采样等解码策略仅能部分缓解，无法解决模型概率分布的根本问题。
方法设计：
- GAPO是对现有Group Relative Policy Optimization（GRPO）的扩展，核心改进是将奖励计算从单个样本层面升级到群体层面，使模型能学习多样性、覆盖度等群体级属性。
- 搭配频率感知奖励函数：惩罚过度重复的输出，奖励未充分生成的有效答案，鼓励模型在所有有效输出上均匀采样。
- 训练方式：基于LoRA对预训练指令模型（Qwen2.5系列）进行微调，不改变模型架构或解码策略。
实验结果：
- 列表选择任务：GAP
