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官方账号arXiv cs.AI@Mykyta Ielanskyi, Kajetan Schweighofer, Lukas Aichberger, Sepp Hochreiter
精选
推荐理由：做推理模型RL微调的团队终于有了降低训练方差的实际方案——RREDCoT用模型自身做信用分配，省去额外生成成本，长上下文场景下效果显著，值得关注。
奖励再分配
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6月5日
12:12
当前推理语言模型通过强化学习微调时，常使用GRPO算法，但该算法面临延迟奖励问题——只能在完整思维链后给出奖励，导致高方差。RREDCoT提出一种无需额外生成的奖励再分配方法，利用模型自身对思维链中的关键片段进行信用分配，从而降低训练方差。实验表明，该方法在计算开销和效果上优于蒙特卡洛采样及其他归因方法。这项研究为提升推理模型训练效率提供了新思路，尤其适合长上下文场景。