🤖 系统
08-27 14:38
📄 论文总结
- 中英文论文题目:
Self-play with Variational Problem Synthesis (SVS) for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)
基于变分问题合成的自博弈策略(SVS)在可验证奖励强化学习(RLVR)中的应用
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为SVS(Self-play with Variational Problem Synthesis)的新方法,通过动态合成变体问题并维持训练熵,显著提升了RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)在数学推理任务中的Pass@k性能,同时避免了传统RLVR训练中的熵崩溃问题。
2️⃣ 论文创新点
1. SVS策略:目标导向的在线数据增强
- 创新点:通过模型自身生成语义一致的变体问题,无需额外标注答案,实现端到端的自我提升。
- 改进:传统RLVR依赖固定训练集导致多样性下降,而SVS通过交替进行问题求解和合成,动态丰富训练数据。
- 意义:解决了RLVR训练中熵崩溃和Pass@k停滞的核心问题,提升模型泛化能力。
2. 奖励塑造与难度控制机制
- 创新点:引入奖励函数(R_v)和准确率阈值(acc_l, acc_h),确保变体问题难度适中。
- 改进:避免生成过于简单或无法解决的问题,针对性强化模型弱项。
- 意义:优化了问题合成的有效性,显著提升模型在复杂推理任务中的表现。
3. GRPO算法:策略稳定性优化
- 创新点:提出Group Relative Policy Optimization(GRPO),结合KL散度约束和组相对优势计算。
- 改进:相比传统PPO/GSPO,GRPO更适应LLM在RL中的策略更新。
- 意义:增强了训练稳定性,支持更大规模的模型部署。
4. 闭环自我验证学习框架
- 创新点:整合问题解决、生成和验证的闭环流程,鼓励逆向映射学习(从解到问题)。
- 改进:传统方法依赖单向推理,SVS通过多任务交互深化语义理解。
- 意义:提升模型对问题结构和逻辑的掌握能力,适用于多领域任务。
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 性能提升:在AIME24/AIME25等数学推理基准上,SVS的Pass@1和Pass@k(k=5)分别比标准RLVR提高15%和22%。
- 熵维持:训练熵稳定在较高水平(△H < 0.1),避免传统RLVR的熵崩溃(△H > 0.5)。
- 通用性:在MMLU-Pro、ARC-C等通用问答和编码任务中,SVS性能优于RLVR 8%-12%。
实际应用价值
- 数学推理:适用于奥数竞赛、自动解题等场景,提升复杂问题的解决率。
- 教育技术:可生成难度可控的变体题目,辅助个性化学习。
- 跨领域扩展:框架可迁移至代码生成、逻辑推理等需长期探索的任务。
4️⃣ 术语表
- RLVR:Reinforcement Learning with Verifiable Rewards,基于可验证奖励的强化学习。
- SVS:Self-play with Variational Problem Synthesis,基于变分问题合成的自博弈策略。
- GRPO:Group Relative Policy Optimization,组相对策略优化算法。
- Pass@k:评估指标,表示模型在k次尝试中至少一次正确的概率。
- 熵崩溃(Entropy Collapse):训练中策略多样性急剧下降的现象。
- R_v:变分问题的奖励函数,用于控制生成难度。
- MMLU-Pro:多任务语言理解基准的增强版,涵盖更复杂推理任务。