🤖 系统
08-27 14:38
📄 论文总结
- 中英文论文题目:
《Pass@k Training: Enhancing Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards》
《Pass@k训练:通过可验证奖励增强强化学习中的探索能力》
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为Pass@k Training的强化学习训练方法,通过将评估指标从传统的Pass@1扩展为Pass@k(即模型在k次尝试中至少生成一次正确响应的概率),有效平衡了探索(exploration)与利用(exploitation),显著提升了语言模型的推理能力和泛化性能,同时避免了传统方法导致的局部最优问题。
2️⃣ 论文创新点
1. Pass@k Training:从单次评估到多路径优化
- 创新点:提出以Pass@k(而非Pass@1)作为奖励目标,鼓励模型生成多样化响应,增强探索能力。
- 改进:传统Pass@1 Training容易导致模型保守化(偏向已知正确答案),而Pass@k通过多路径采样自然提升探索性。
- 意义:首次证明探索与利用可以协同促进(而非冲突),实验显示Pass@k Training既能提升Pass@k性能,也能间接优化Pass@1表现。
2. Bootstrap Sampling与解析推导:高效训练优化
- 创新点:设计Bootstrap Sampling(随机重采样)和解析推导(直接公式计算)两种方法,降低Pass@k训练的计算成本。
- 改进:相比全采样(Full Sampling),Bootstrap Sampling减少75%计算量;解析推导进一步消除采样方差,提升稳定性。
- 意义:解决了Pass@k训练的实际部署瓶颈,使其可扩展至大规模语言模型(如32B参数模型)。
3. 动态优势函数设计:逃离局部最优
- 创新点:通过分析绝对优势值之和(𝜂)的极值点,发现Pass@k优先优化未解决的难题(低正确率任务),而Pass@1聚焦中等难度问题。
- 改进:提出动态调整优势函数(如对数变换前移极值点),避免模型对简单问题的过度拟合。
- 意义:为RL训练中的局部最优问题提供了理论解释和解决方案。
4. 自适应混合训练策略
- 创新点:结合Pass@1和Pass@k Training的优势,提出Combination Training(低正确率时侧重Pass@1,高正确率时侧重Pass@k)。
- 改进:单一训练策略可能过拟合或低效,混合策略在保持训练效率的同时提升泛化性。
- 意义:为实际应用提供了灵活可调的训练框架。
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 性能提升:在数学推理(AIME)、逻辑谜题(Enigmata)和多模态任务(MMMU)中,Pass@k Training使Pass@1指标提升5-15%,Pass@k提升10-30%。
- 模型无关性:方法在7B至32B参数的密集/MoE模型(如Qwen、LLaMA)上均有效,且不受任务领域限制。
- 效率优化:Bootstrap Sampling减少75%计算成本,解析推导进一步缩短20%训练时间。
实际应用价值
- 语言模型推理:显著提升LLM在复杂推理任务(如数学证明、逻辑谜题)中的表现。
- 跨领域泛化:在训练未见过的任务尺寸(如更大迷宫)和模态(如多模态数学题)上表现鲁棒。
- 可部署性:低计算成本设计使其适用于实际场景(如在线学习、边缘设备)。
4️⃣ 术语表
- Pass@k:评估模型在k次尝试中至少生成一次正确响应的概率,核心优化目标。
- RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards):基于可验证奖励的强化学习框架,本文的核心方法背景。
- Bootstrap Sampling:通过随机重采样构建响应组,降低计算成本的优化策略。
- DAPO:改进的策略优化算法(GRPO变体),简化了梯度损失计算。
- 绝对优势值之和(𝜂):量化优势函数对梯度更新的总影响,用于分析训练行为。
- Combination Training:动态结合Pass@1和Pass@k优势函数的混合训练策略。
总结亮点
本文的创新性在于将多路径评估(Pass@k)与强化学习训练深度结合,不仅提出了理论框架(如优势函数设计),还解决了工程落地问题(如Bootstrap Sampling)。其核心思想——“探索能力本身可提升利用性能”——对后续RL和LLM研究具有广泛启示。