論文の概要: On-Policy RL with Optimal Reward Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23585v1
• Date: Thu, 29 May 2025 15:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.962098
• Title: On-Policy RL with Optimal Reward Baseline
• Title（参考訳）: 最適逆ベースラインを持つオンラインRL
• Authors: Yaru Hao, Li Dong, Xun Wu, Shaohan Huang, Zewen Chi, Furu Wei,
• Abstract要約: On-Policy RL with Optimal reward baseline (OPO) は、新しい簡易強化学習アルゴリズムである。 OPOは、訓練プロセスを実証的に安定化し、探索を強化する、正確なオンライントレーニングの重要性を強調している。 その結果、OPOの優れた性能と訓練安定性を、追加のモデルや正規化条件なしで示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.47676554514193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning algorithms are fundamental to align large language models with human preferences and to enhance their reasoning capabilities. However, current reinforcement learning algorithms often suffer from training instability due to loose on-policy constraints and computational inefficiency due to auxiliary models. In this work, we propose On-Policy RL with Optimal reward baseline (OPO), a novel and simplified reinforcement learning algorithm designed to address these challenges. OPO emphasizes the importance of exact on-policy training, which empirically stabilizes the training process and enhances exploration. Moreover, OPO introduces the optimal reward baseline that theoretically minimizes gradient variance. We evaluate OPO on mathematical reasoning benchmarks. The results demonstrate its superior performance and training stability without additional models or regularization terms. Furthermore, OPO achieves lower policy shifts and higher output entropy, encouraging more diverse and less repetitive responses. These results highlight OPO as a promising direction for stable and effective reinforcement learning in large language model alignment and reasoning tasks. The implementation is provided at https://github.com/microsoft/LMOps/tree/main/opo.
• Abstract（参考訳）: 強化学習アルゴリズムは、大きな言語モデルを人間の好みと整合させ、推論能力を高めるために基本である。 しかし、現在の強化学習アルゴリズムは、貧弱な政治上の制約と補助モデルによる計算不効率により、しばしばトレーニング不安定に悩まされる。 そこで本研究では,これらの課題に対処する新規かつ簡易な強化学習アルゴリズムであるOptimal reward baseline (OPO)を用いたOn-Policy RLを提案する。 OPOは、訓練プロセスを実証的に安定化し、探索を強化する、正確なオンライントレーニングの重要性を強調している。 さらに、OPOは、理論的に勾配分散を最小化する最適報酬ベースラインを導入している。 数学的推論ベンチマークを用いてOPOを評価する。 その結果、追加モデルや正規化項を使わずに、優れた性能と訓練安定性が示された。 さらに、OPOはより低いポリシーシフトとより高い出力エントロピーを実現し、より多様で反復的な応答を奨励する。 これらの結果から,OPOは大規模言語モデルのアライメントと推論タスクにおいて,安定かつ効果的な強化学習のための有望な方向として注目されている。 実装はhttps://github.com/microsoft/LMOps/tree/main/opoで提供されている。

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