简介
文章分析了大模型从SFT到RL训练阶段思维链(CoT)长度衰减的现象及其原因：奖励模型只关注结果不关注过程、某些任务不需要复杂推理、KL正则化惩罚长输出。解决方案包括：将CoT纳入奖励函数、SFT阶段补充高质量CoT数据、调整KL惩罚、明确要求步骤化输出，核心是让"认真思考"本身在训练中具有价值。
一个有趣的训练现象
在SFT阶段，我们精心设计”Let’s think step by step”提示，成功诱导出丰富的思维链。然而进入RL阶段后，Wandb监控曲线显示Reward稳步攀升，测试集答案准确率保持稳定，思维链长度却悄然衰减。
随着训练推进，模型仿佛经历某种”顿悟”，推理过程急剧压缩，有时甚至直接跳至结论。
造成这种现象的原因并不神秘：
第一点，很多任务并没有在奖励里考虑 CoT
Reward Model 只看最后的答案好不好，中间推理写得再工整，它也不会给你额外的分。于是模型自然发现：既然奖励信号只指向结论，那我就少写点，省 token，也降低暴露错误的风险。换句话说，这是被“稀疏奖励”驱着往简短路径走。
第二点，很多任务其实并不是“思考越多越好”
长篇常识问答、信息抽取、简单推理等任务，本身不依赖复杂推导，过度展开的 CoT 不但不会提升准确率，反而可能让模型在冗长的思路里跑偏。确实有一些研究显示：结构不良、过长的推理链会轻微提升幻觉发生率。于是 RL 在优化时，自然会偏好一条更直接、更稳定的输出路线。
第三点，是 KL 正则带来的隐性偏向
KL 本来是为了让模型不要偏离 SFT 先验太远，但另一个副作用是：越长的输出，累计的 KL cost 越高。假设 RM 并不因为“思考多”而给更多分，那模型很快就会意识到一件事——长 CoT 的性价比太低了；短句稳、成本低、reward-to-KL ratio 还最高，那为什么不短呢？
那怎么解决？
其实也不复杂，核心就是：如果你希望模型认真思考，那就得让“认真思考”本身有价值。
1、最直接的做法，是把 CoT 明确纳入奖励，不需要很复杂，哪怕只是对中间推理的完整度、逻辑性给一个小权重，也足以改变模型的偏好。
2、可以在 SFT 阶段补充高质量的 CoT 数据，让模型形成“推理是什么样子”的先验，而不是完全依赖 RL 去决定输出风格。
3、RL 阶段适当降低 KL 惩罚、或者做阶段性训练（先让模型学会必须思考，再学会压缩思考），都能让推理链更稳定。
4、如果任务本身确定需要多步思考（比如数学推理类），可以在 prompt 或生成规则里明确要求步骤化输出，让模型知道“必须写思考过程”。
最后
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