論文の概要: Reinforcement Learning Fine-Tunes a Sparse Subnetwork in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17107v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 18:29:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.816263
• Title: Reinforcement Learning Fine-Tunes a Sparse Subnetwork in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるスパースサブネットワークによる細管の強化学習
• Authors: Andrii Balashov,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)の微調整では、モデルのパラメータの大部分を更新する必要があると仮定されることが多い。 我々はこの現象をRLにより引き起こされるパラメータ更新空間と呼ぶ。 このスパースサブネットワークのみを微調整することで、完全なモデル性能が回復し、完全に微調整されたモデルとほぼ同じパラメータが得られることを示す。
• 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) is a key post-pretraining step for aligning large language models (LLMs) with complex tasks and human preferences. While it is often assumed that RL fine-tuning requires updating most of a model's parameters, we challenge this assumption with a surprising finding: RL fine-tuning consistently modifies only a small subnetwork (typically 5-30% of weights), leaving most parameters unchanged. We call this phenomenon RL-induced parameter update sparsity. It arises naturally, without any sparsity constraints or parameter-efficient tuning, and appears across multiple RL algorithms (e.g., PPO, DPO, SimPO, PRIME) and model families (e.g., OpenAI, Meta, and open-source LLMs). Moreover, the subnetworks updated by RL show substantial overlap across different seeds, datasets, and algorithms-far exceeding chance-suggesting a partially transferable structure in the pretrained model. We show that fine-tuning only this sparse subnetwork recovers full model performance and yields parameters nearly identical to the fully fine-tuned model. Our analysis suggests this sparsity emerges because RL operates near the model's original distribution, requiring only targeted changes. KL penalties, gradient clipping, and on-policy dynamics have limited effect on the sparsity pattern. These findings shed new light on how RL adapts models: not by shifting all weights, but by focusing training on a small, consistently updated subnetwork. This insight enables more efficient RL methods and reframes sparsity through the lens of the lottery ticket hypothesis.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデル(LLM)を複雑なタスクや人間の嗜好と整合させるための、トレーニング後の重要なステップである。 RLファインチューニングは、しばしばモデルのパラメータの大部分を更新する必要があると仮定されるが、この仮定には驚くべき発見がある: RLファインチューニングは、小さなサブネットワーク(典型的には重量の5～30%)だけを一貫して修正し、ほとんどのパラメータは変わらない。 我々はこの現象をRLにより引き起こされるパラメータ更新空間と呼ぶ。 複数のRLアルゴリズム(例えば、PPO、DPO、SimPO、PRIME)とモデルファミリ(例えば、OpenAI、Meta、オープンソースのLLM)にまたがって現れる。 さらに、RLによって更新されたサブネットワークは、事前訓練されたモデルで部分的に転送可能な構造を超越した、異なる種、データセット、アルゴリズム間でかなりの重複を示す。 このスパースサブネットワークのみを微調整することで、完全なモデル性能が回復し、完全に微調整されたモデルとほぼ同じパラメータが得られることを示す。 我々の分析は、RLが元の分布付近で動作し、ターゲットとなる変化のみを必要とするため、この空間が出現することを示唆している。 KLのペナルティ、勾配クリッピング、および政治力学は、スパーシティパターンに制限的な影響を及ぼす。 これらの発見は、RLがモデルにどのように適応するかに新たな光を当てた。 この洞察により、より効率的なRL法と宝くじの仮説のレンズを通してスパシティを再構築することができる。

関連論文リスト

• RAST: Reasoning Activation in LLMs via Small-model Transfer [33.32587030836428]
  強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上のための強力なアプローチとなっている。 大規模にRLを適用することは、潜在的にリソース集約であり、複数のモデルコピーと広範なGPUワークロードを必要とします。 本稿では、RL学習モデルからRL学習モデルからより大規模なモデルにRL誘導確率調整を注入することにより、推論挙動を伝達する簡易かつ効果的なRASTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T17:57:08Z)
• Scaling Offline RL via Efficient and Expressive Shortcut Models [13.050231036248338]
  ノイズサンプリングプロセスの反復性のため, オフライン強化学習(RL)は依然として困難である。 本稿では、ショートカットモデルを利用してトレーニングと推論の両方をスケールする新しいオフラインRLアルゴリズムであるScalable Offline Reinforcement Learning (SORL)を紹介する。 我々は、SORLがオフラインのRLタスクにまたがって高い性能を達成し、テスト時間計算の増大とともに正のスケーリング挙動を示すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T20:59:22Z)
• Reinforcement Learning Finetunes Small Subnetworks in Large Language Models [27.55599230411277]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模な言語モデルにおいて、タスクのパフォーマンスと人間の価値との整合性を大幅に向上させる。 驚くべきことに、このような大きな利益は、パラメータの5%から30%の小さなサブネットワークだけを更新することによるものです。 本稿では,この現象をRLにより引き起こされるパラメータ更新時空間性と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T21:42:28Z)
• Echo Chamber: RL Post-training Amplifies Behaviors Learned in Pretraining [74.83412846804977]
  強化学習(RL)に基づく微調整は、訓練後の言語モデルにおいて重要なステップとなっている。 数理推論のためのRLファインタニングを、スクラッチから完全にトレーニングモデルを用いて体系的にエンドツーエンドに研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T17:15:53Z)
• Scaling Offline Model-Based RL via Jointly-Optimized World-Action Model Pretraining [49.730897226510095]
  我々は,60億のトークンデータを持つアタリゲーム上で事前訓練されたオフラインモデルベースRLエージェントであるJOWA: Jointly-Reinforceed World-Action Modelを紹介する。 われわれの最大のエージェントは、1億5000万のパラメータを持ち、10%のサブサンプルオフラインデータだけで事前トレーニングされたゲーム上での人間レベルのパフォーマンス78.9%で、既存の最先端の大規模なオフラインRLベースラインを31.6%上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T10:25:03Z)
• REBEL: Reinforcement Learning via Regressing Relative Rewards [59.68420022466047]
  生成モデルの時代における最小限のRLアルゴリズムであるREBELを提案する。 理論的には、自然ポリシーグラディエントのような基本的なRLアルゴリズムはREBELの変種と見なすことができる。 我々はREBELが言語モデリングと画像生成に一貫したアプローチを提供し、PPOやDPOとより強くあるいは類似した性能を実現することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:20:45Z)
• Recurrent Model-Free RL is a Strong Baseline for Many POMDPs [73.39666827525782]
  メタRL、ロバストRL、RLの一般化など、RLの多くの問題はPOMDPとしてキャストできる。 理論上は、リカレントニューラルネットワークなどのメモリによるモデルフリーRLの増大は、あらゆるタイプのPOMDPを解決するための一般的なアプローチを提供する。 以前の研究で、そのような繰り返しモデルなしのRL法は、特定のタイプのPOMDP向けに設計された、より特殊なアルゴリズムよりもパフォーマンスが悪くなっていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T07:09:14Z)
• Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem [84.84564880157149]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、通常、単一ステップポリシーや単一ステップモデルの推定に関係している。 我々は、RLをシーケンスモデリング問題とみなし、高い報酬のシーケンスにつながる一連のアクションを予測することを目標としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T17:58:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。