論文の概要: Towards Analyzing and Understanding the Limitations of VAPO: A Theoretical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03038v2
- Date: Fri, 06 Jun 2025 22:19:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 11:53:35.397674
- Title: Towards Analyzing and Understanding the Limitations of VAPO: A Theoretical Perspective
- Title（参考訳）: VAPOの限界の分析と理解に向けて:理論的展望
- Authors: Jintian Shao, Yiming Cheng,
- Abstract要約: 強化学習(RL)は、複雑なロングチェーン・オブ・ソート(ロングCoT)推論において、大きな言語モデル(LLM)を強化する。
VAPOの制限は、クレジット割り当てにおける固有の困難、時間的に抽象化された目標を持つ価値関数表現能力、グローバルバリューシグナルを局所的な政策改善に変換することに起因すると我々は主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning (RL) enhances large language models (LLMs) in complex, long-chain-of-thought (long-CoT) reasoning. The advanced VAPO framework, despite sophisticated mechanisms like Decoupled GAE, theoretically faces fundamental limitations in comprehensively modeling and leveraging deep, long-term value for fine-grained, step-by-step policy guidance in extended reasoning chains. We argue these limitations stem from inherent difficulties in credit assignment, value function representational capacity with temporally abstracted goals, and translating global value signals into local policy improvements, especially with sparse rewards. Our theoretical analysis examines these aspects to illuminate VAPO's boundaries in long-term value modeling, aiming to deepen understanding of current RL for advanced reasoning and suggest future research for more robust LLM agents.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は、複雑なロングチェーン・オブ・ソート(ロングCoT)推論において、大きな言語モデル(LLM)を強化する。
高度なVAPOフレームワークは、Decoupled GAEのような高度なメカニズムにもかかわらず、理論的には、拡張推論チェーンにおける詳細なステップバイステップのポリシーガイダンスのために、包括的なモデリングと長期的価値の活用において基本的な制限に直面している。
これらの制限は、クレジット代入における固有の困難、時間的に抽象化された目標を持つ価値関数表現能力、グローバルな価値信号の局所的な政策改善、特にスパース報酬への変換に起因している、と我々は主張する。
提案手法は, 長期値モデリングにおけるVAPOの境界を照らし, 高度な推論のための現在のRLの理解を深め, より堅牢なLLMエージェントの今後の研究を提案するものである。
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