論文の概要: EFRame: Deeper Reasoning via Exploration-Filter-Replay Reinforcement Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22200v4
• Date: Wed, 01 Oct 2025 05:28:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.647522
• Title: EFRame: Deeper Reasoning via Exploration-Filter-Replay Reinforcement Learning Framework
• Title（参考訳）: EFRame:Exploration-Filter-Replay Reinforcement Learning Frameworkによるより深い推論
• Authors: Chen Wang, Lai Wei, Yanzhi Zhang, Chenyang Shao, Zedong Dan, Weiran Huang, Yuzhi Zhang, Yue Wang,
• Abstract要約: グループ相対政策最適化(GRPO)は効率を向上するが、探索や訓練の不安定さに悩まされる。 GRPOを3次元に拡張するExploration-Filter-ReplayフレームワークであるEFRameを紹介する。 この統合されたフレームワークは、探索、効率、安定性のバランスをとる、原則化されたトレーニングサイクルを確立します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.632701939913007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in reinforcement learning (RL) have significantly enhanced the reasoning capabilities of large language models (LLMs). Group Relative Policy Optimization (GRPO), a lightweight variant of Proximal Policy Optimization (PPO), improves efficiency but suffers from limited exploration and training instability, limiting its effectiveness on complex reasoning tasks. To address these challenges, we introduce EFRame, an Exploration-Filter-Replay framework that augments GRPO across three dimensions: additional rollouts enable deeper and more targeted exploration, online filtering removes low-quality samples to stabilize gradients and accelerate training, and experience replay amplifies rare yet informative trajectories for stable convergence. This unified framework establishes a principled training cycle that balances exploration, efficiency, and stability. Experiments on diverse reasoning benchmarks demonstrate that EFRame achieves consistent gains, including a 37.9\% relative improvement on Geometry3K over GRPO. EFRame further supports fine-grained sample categorization and precise entropy control, highlighting it as a robust solution for advancing deeper reasoning in LLMs. Our code is available at https://github.com/597358816/EFRame.
• Abstract（参考訳）: 近年の強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を大幅に向上させた。 グループ相対政策最適化(GRPO)は、PPOの軽量版であり、効率を向上するが、探索や訓練の不安定さに悩まされ、複雑な推論タスクにおける効率が制限される。 これらの課題に対処するために、EFRameは、GRPOを3次元にわたって強化するExploration-Filter-Replayフレームワークを紹介します。 この統合されたフレームワークは、探索、効率、安定性のバランスをとる、原則化されたトレーニングサイクルを確立します。 様々な推論ベンチマークの実験では、EFRameはGRPOよりもGeometry3Kを37.9%改善した。 EFRameはさらに微細な試料分類と精密エントロピー制御をサポートしており、LLMのより深い推論を推し進めるための堅牢な解として強調している。 私たちのコードはhttps://github.com/597358816/EFRameで利用可能です。

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