論文の概要: DisCO: Reinforcing Large Reasoning Models with Discriminative Constrained Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12366v1
• Date: Sun, 18 May 2025 11:08:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.192817
• Title: DisCO: Reinforcing Large Reasoning Models with Discriminative Constrained Optimization
• Title（参考訳）: DisCO:差別的制約付き最適化による大規模推論モデルの強化
• Authors: Gang Li, Ming Lin, Tomer Galanti, Zhengzhong Tu, Tianbao Yang,
• Abstract要約: グループ相対政策最適化は大規模推論モデル(LRM)の強化学習手法である 本研究では,2次報酬設定の下でGRPOの目的を解析し,質問レベルの難易度バイアスの固有の制限を明らかにする。 差別学習の原則を基礎として, LRMの強化のための新たな差別的制約付き最適化フレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.06360285372418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent success and openness of DeepSeek-R1 have brought widespread attention to Group Relative Policy Optimization (GRPO) as a reinforcement learning method for large reasoning models (LRMs). In this work, we analyze the GRPO objective under a binary reward setting and reveal an inherent limitation of question-level difficulty bias. We also identify a connection between GRPO and traditional discriminative methods in supervised learning. Motivated by these insights, we introduce a new Discriminative Constrained Optimization (DisCO) framework for reinforcing LRMs, grounded in the principle of discriminative learning. The main differences between DisCO and GRPO and its recent variants are: (1) it replaces the group relative objective with a discriminative objective defined by a scoring function; (2) it abandons clipping-based surrogates in favor of non-clipping RL surrogate objectives used as scoring functions; (3) it employs a simple yet effective constrained optimization approach to enforce the KL divergence constraint, ensuring stable training. As a result, DisCO offers notable advantages over GRPO and its variants: (i) it completely eliminates difficulty bias by adopting discriminative objectives; (ii) it addresses the entropy instability in GRPO and its variants through the use of non-clipping scoring functions and a constrained optimization approach; (iii) it allows the incorporation of advanced discriminative learning techniques to address data imbalance, where a significant number of questions have more negative than positive generated answers during training. Our experiments on enhancing the mathematical reasoning capabilities of SFT-finetuned models show that DisCO significantly outperforms GRPO and its improved variants such as DAPO, achieving average gains of 7\% over GRPO and 6\% over DAPO across six benchmark tasks for an 1.5B model.
• Abstract（参考訳）: 近年のDeepSeek-R1の成功と開放性は、大規模な推論モデル(LRM)の強化学習手法として、グループ相対政策最適化(GRPO)に広く注目を集めている。 本研究では,2次報酬設定の下でGRPOの目的を解析し,質問レベルの難易度バイアスの固有の制限を明らかにする。 また,教師あり学習におけるGRPOと従来の差別的手法の関連性も確認した。 これらの知見に触発されて、差別的学習の原則を基礎として、新たな差別的制約最適化(DisCO)フレームワークを導入する。 DisCO と GRPO の主な違いは,(1) 群相対目標をスコアリング関数によって定義された識別対象に置き換える,(2) クリッピングに基づくサロゲートを放棄する,(2) スコアリング関数として使用される非クリッピングRLサロゲート目的を廃止する,(3) 単純で効果的な制約付き最適化アプローチを用いて KL の分散制約を強制し,安定したトレーニングを確実にする,である。 その結果、DisCOはGRPOとその変種に対して顕著なアドバンテージを提供している。 一 差別的目的を採用することにより、難易度バイアスを完全に排除すること。 (II)非クリッピングスコアリング関数と制約付き最適化アプローチを用いることで、GRPOとその変種におけるエントロピー不安定性に対処する。 三 高度な差別的学習技術を組み込むことで、データ不均衡に対処することができる。 SFTモデルにおける数学的推論能力の向上に関する実験により,DECOはGRPOとDAPOなどの改良型を著しく上回り,GRPO平均7倍,DAPO平均6倍,1.5Bモデルの6つのベンチマークタスクにおいてDAPO平均6倍となることがわかった。

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