論文の概要: Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic Shuffle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05612v3
• Date: Tue, 21 Oct 2025 06:23:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:09.022307
• Title: Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic Shuffle
• Title（参考訳）: Shuffle-R1: データ中心動的シャッフルによるマルチモーダル大規模言語モデルのための効率的なRLフレームワーク
• Authors: Linghao Zhu, Yiran Guan, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Bin Qin, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の推論能力を高めるための効果的なポストトレーニングパラダイムとして登場した。 しかしながら、現在のRLパイプラインは、アドバンテージ・コラプシング(Advantage Collapsing)とロールアウト・サイレンシング(Rollout Silencing)という2つの未解決の問題によって、トレーニングの非効率に悩まされることが多い。 軌道サンプリングとバッチ合成を動的に再構成することにより、RLの微調整効率を向上する、シンプルだが原則化されたフレームワークであるShuffle-R1を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.14124923451077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has emerged as an effective post-training paradigm for enhancing the reasoning capabilities of multimodal large language model (MLLM). However, current RL pipelines often suffer from training inefficiencies caused by two underexplored issues: Advantage Collapsing, where most advantages in a batch concentrate near zero, and Rollout Silencing, where the proportion of rollouts contributing non-zero gradients diminishes over time. These issues lead to suboptimal gradient updates and hinder long-term learning efficiency. To address these issues, we propose Shuffle-R1, a simple yet principled framework that improves RL fine-tuning efficiency by dynamically restructuring trajectory sampling and batch composition. It introduces (1) Pairwise Trajectory Sampling, which selects high-contrast trajectories with large advantages to improve gradient signal quality, and (2) Advantage-based Trajectory Shuffle, which increases exposure of valuable rollouts through informed batch reshuffling. Experiments across multiple reasoning benchmarks show that our framework consistently outperforms strong RL baselines with minimal overhead. These results highlight the importance of data-centric adaptations for more efficient RL training in MLLM.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の推論能力を高めるための効果的なポストトレーニングパラダイムとして登場した。 しかしながら、現在のRLパイプラインは、2つの未調査問題によって引き起こされるトレーニングの非効率性に悩まされることが多い。 これらの問題により、最適下限の勾配が更新され、長期的な学習効率が低下する。 これらの問題に対処するために、トラックサンプリングとバッチ合成を動的に再構成することにより、RLの微調整効率を向上させる、シンプルだが原則化されたフレームワークであるShuffle-R1を提案する。 そこで,(1)高コントラスト軌道を選別して勾配信号の質を向上させるPairwise Trajectory Smpling,(2)アドバンテージベースのTrjectory Shuffleを導入する。 複数の推論ベンチマークによる実験によると、我々のフレームワークは、オーバーヘッドを最小限にして、強いRLベースラインを一貫して上回っている。 これらの結果は、MLLMにおけるより効率的なRLトレーニングのためのデータ中心適応の重要性を強調している。

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