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12-02 14:43
利用大语言模型稳定强化学习:公式化与实践 / Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs: Formulation and Practices
1️⃣ 一句话总结
这篇论文通过理论分析和大量实验,解释了如何通过减少训练与推理的差异以及策略过时问题,来稳定大语言模型的强化学习训练,并提出了结合重要性采样、梯度裁剪和路由重放等技术的实用方案。
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利用大语言模型稳定强化学习:公式化与实践 / Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs: Formulation and Practices
这篇论文通过理论分析和大量实验,解释了如何通过减少训练与推理的差异以及策略过时问题,来稳定大语言模型的强化学习训练,并提出了结合重要性采样、梯度裁剪和路由重放等技术的实用方案。
基于离线策略影响指导的数据高效RLVR方法 / Data-Efficient RLVR via Off-Policy Influence Guidance
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