論文の概要: EDGE-GRPO: Entropy-Driven GRPO with Guided Error Correction for Advantage Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21848v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 14:23:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.466042
• Title: EDGE-GRPO: Entropy-Driven GRPO with Guided Error Correction for Advantage Diversity
• Title（参考訳）: EDGE-GRPO:アドバンテージ多様性のためのガイド付きエラー補正を備えたエントロピー駆動型GRPO
• Authors: Xingjian Zhang, Siwei Wen, Wenjun Wu, Lei Huang,
• Abstract要約: グループ相対政策最適化 (GRPO) アルゴリズムはスパース報酬規則に依存しており、有利な崩壊問題を引き起こす。 我々は,textbfEntropy-textbfDriven Advantage と textbfGuided textbfError Correction を採用したEDGE-GRPOアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.818698554631196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made remarkable progress in enhancing step-by-step reasoning through reinforcement learning. However, the Group Relative Policy Optimization (GRPO) algorithm, which relies on sparse reward rules, often encounters the issue of identical rewards within groups, leading to the advantage collapse problem. Existing works typically address this challenge from two perspectives: enforcing model reflection to enhance response diversity, and introducing internal feedback to augment the training signal (advantage). In this work, we begin by analyzing the limitations of model reflection and investigating the policy entropy of responses at the fine-grained sample level. Based on our experimental findings, we propose the EDGE-GRPO algorithm, which adopts \textbf{E}ntropy-\textbf{D}riven Advantage and \textbf{G}uided \textbf{E}rror Correction to effectively mitigate the problem of advantage collapse. Extensive experiments on several main reasoning benchmarks demonstrate the effectiveness and superiority of our approach. It is available at https://github.com/ZhangXJ199/EDGE-GRPO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、強化学習を通じてステップバイステップの推論を強化している。 しかし、粗末な報酬規則に依存するグループ相対政策最適化(GRPO)アルゴリズムは、しばしばグループ内で同じ報酬の問題に遭遇し、有利な崩壊問題を引き起こす。 既存の作業は、応答の多様性を高めるためにモデルリフレクションを強制すること、トレーニング信号(アドバンテージ)を強化するために内部フィードバックを導入すること、という2つの視点から、この課題に対処するのが一般的である。 本研究では,モデル反射の限界を解析し,詳細なサンプルレベルでの応答のポリシーエントロピーを調べることから始める。 実験結果に基づいて, EDGE-GRPOアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは, 利点崩壊の問題を効果的に緩和するために, \textbf{E}ntropy-\textbf{D}riven Advantage と \textbf{G}uided \textbf{E}rror Correction を採用する。 いくつかの主要な推論ベンチマークに関する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性と優位性を示している。 https://github.com/ZhangXJ199/EDGE-GRPOで入手できる。

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