論文の概要: Hybrid Group Relative Policy Optimization: A Multi-Sample Approach to Enhancing Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01652v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 21:04:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:55.717314
• Title: Hybrid Group Relative Policy Optimization: A Multi-Sample Approach to Enhancing Policy Optimization
• Title（参考訳）: ハイブリッドグループ相対的政策最適化:政策最適化のためのマルチサンプルアプローチ
• Authors: Soham Sane,
• Abstract要約: Hybrid Group Relative Policy Optimization (Hybrid GRPO)は強化学習フレームワークである。 価値関数に基づく学習の安定性を維持しつつ、実証的なマルチサンプル動作評価を取り入れている。 構造化された経験的サンプリングと強化学習安定性機構を統合することで、Hybrid GRPOは自律ロボット工学、金融モデリング、AI駆動制御システムに潜在的に応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Hybrid Group Relative Policy Optimization (Hybrid GRPO) is a reinforcement learning framework that extends Proximal Policy Optimization (PPO) and Group Relative Policy Optimization (GRPO) by incorporating empirical multi-sample action evaluation while preserving the stability of value function-based learning. Unlike DeepSeek GRPO, which eliminates the value function in favor of purely empirical reward estimation, Hybrid GRPO introduces a structured advantage computation method that balances empirical action sampling with bootstrapped value estimation. This approach enhances sample efficiency, improves learning stability, and mitigates variance amplification observed in purely empirical methods. A detailed mathematical comparison between PPO, DeepSeek GRPO, and Hybrid GRPO is presented, highlighting key differences in advantage estimation and policy updates. Experimental validation in a controlled reinforcement learning environment demonstrates that Hybrid GRPO achieves superior convergence speed, more stable policy updates, and improved sample efficiency compared to existing methods. Several extensions to Hybrid GRPO are explored, including entropy-regularized sampling, hierarchical multi-step sub-sampling, adaptive reward normalization, and value-based action selection. Beyond reinforcement learning in simulated environments, Hybrid GRPO provides a scalable framework for bridging the gap between large language models (LLMs) and real-world agent-based decision-making. By integrating structured empirical sampling with reinforcement learning stability mechanisms, Hybrid GRPO has potential applications in autonomous robotics, financial modeling, and AI-driven control systems. These findings suggest that Hybrid GRPO serves as a robust and adaptable reinforcement learning methodology, paving the way for further advancements in policy optimization.
• Abstract（参考訳）: Hybrid GRPO(Hybrid Group Relative Policy Optimization)は、PPO(Proximal Policy Optimization)とGRPO(Group Relative Policy Optimization)を拡張した強化学習フレームワークである。 純粋に経験的報酬推定に有利な値関数を排除したDeepSeek GRPOとは異なり、Hybrid GRPOは、ブートストラップされた値推定と経験的アクションサンプリングのバランスをとる構造的優位性計算法を導入している。 このアプローチはサンプル効率を高め、学習安定性を改善し、純粋に経験的な方法で観察された分散増幅を緩和する。 PPO、DeepSeek GRPO、およびHybrid GRPOの詳細な数学的比較を示す。 制御された強化学習環境における実験的な検証により,Hybrid GRPOはコンバージェンス速度が向上し,ポリシー更新が安定し,既存の手法と比較してサンプル効率が向上することが示された。 エントロピー規則化サンプリング、階層型マルチステップサブサンプリング、適応報酬正規化、値に基づくアクション選択など、ハイブリッドGRPOへのいくつかの拡張が検討されている。 シミュレーション環境での強化学習以外にも、Hybrid GRPOは、大規模言語モデル(LLM)と実世界のエージェントベースの意思決定のギャップを埋めるためのスケーラブルなフレームワークを提供する。 構造化された経験的サンプリングと強化学習安定性機構を統合することで、Hybrid GRPOは自律ロボット工学、金融モデリング、AI駆動制御システムに潜在的に応用できる。 これらの結果から,Hybrid GRPOはロバストかつ適応可能な強化学習手法として機能し,政策最適化のさらなる進歩の道を開くことが示唆された。

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