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标签:散度正则化×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
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6月9日
13:19
13:19arXiv cs.LG@Jiarui Yao, Xiangxin Zhou, Penghui Qi, Wee Sun Lee, Liefeng Bo, Tianyu Pang
该论文指出,在LLM后训练中常用的PPO和GRPO方法依赖重要性比率裁剪来约束策略更新,但在长尾词汇分布下,比率无法准确反映分布偏移。DPPO虽改用散度掩码,但硬掩码会直接丢弃越界token的梯度,导致信息损失。作者提出DRPO,用平滑的优势加权二次正则项替代硬掩码,在保持相同信任区域几何的同时,提供连续梯度权重,既能抑制发散更新,又能在边界外提供修正信号。实验表明,DRPO在不同模型规模、架构和精度设置下均提升了训练稳定性和效率。
论文强化学习LLM后训练信任区域散度正则化DRPO

推荐理由:做LLM RL后训练的团队终于有了更优雅的信任区域控制方案——DRPO用连续正则化替代硬裁剪,解决了长尾词汇下梯度丢弃问题,训练更稳且收敛更快,做RLHF或GRPO优化的建议直接读论文。
原文
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