論文の概要: Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08221v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 17:39:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.242145
• Title: Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning
• Title（参考訳）: パートI:トリックかトラップか? LLM推論のための深いRLへのディープダイブ
• Authors: Zihe Liu, Jiashun Liu, Yancheng He, Weixun Wang, Jiaheng Liu, Ling Pan, Xinyu Hu, Shaopan Xiong, Ju Huang, Jian Hu, Shengyi Huang, Siran Yang, Jiamang Wang, Wenbo Su, Bo Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,広く採用されている強化学習手法を体系的にレビューする。 特定の設定に合わせてRLテクニックを選択するための明確なガイドラインを示す。 また、2つのテクニックを最小限に組み合わせることで、批判のないポリシーの学習能力を解き放つことも明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.999963907637188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning for LLM reasoning has rapidly emerged as a prominent research area, marked by a significant surge in related studies on both algorithmic innovations and practical applications. Despite this progress, several critical challenges remain, including the absence of standardized guidelines for employing RL techniques and a fragmented understanding of their underlying mechanisms. Additionally, inconsistent experimental settings, variations in training data, and differences in model initialization have led to conflicting conclusions, obscuring the key characteristics of these techniques and creating confusion among practitioners when selecting appropriate techniques. This paper systematically reviews widely adopted RL techniques through rigorous reproductions and isolated evaluations within a unified open-source framework. We analyze the internal mechanisms, applicable scenarios, and core principles of each technique through fine-grained experiments, including datasets of varying difficulty, model sizes, and architectures. Based on these insights, we present clear guidelines for selecting RL techniques tailored to specific setups, and provide a reliable roadmap for practitioners navigating the RL for the LLM domain. Finally, we reveal that a minimalist combination of two techniques can unlock the learning capability of critic-free policies using vanilla PPO loss. The results demonstrate that our simple combination consistently improves performance, surpassing strategies like GRPO and DAPO.
• Abstract（参考訳）: LLM推論のための強化学習が目覚ましい研究領域として急速に発展し、アルゴリズムの革新と実践的応用の両方に関する研究が急増している。 この進歩にもかかわらず、RL技術を採用するための標準化されたガイドラインが存在しないことや、その基盤となるメカニズムの断片化された理解など、いくつかの重要な課題が残っている。 さらに、一貫性のない実験環境、トレーニングデータのバリエーション、モデル初期化の違いは、これらのテクニックの重要な特徴を無視し、適切なテクニックを選択する際に実践者の間で混乱を生じさせる、矛盾する結論を導いた。 本稿では、厳密な再現と、統一されたオープンソースフレームワーク内での独立した評価を通じて、広く採用されているRL手法を体系的にレビューする。 さまざまな難易度データセット、モデルサイズ、アーキテクチャを含む詳細な実験を通じて、各技術の内部メカニズム、適用可能なシナリオ、および基本原則を分析します。 これらの知見に基づいて、特定の設定に合わせてRLテクニックを選択するための明確なガイドラインを示し、LLMドメインのRLをナビゲートする実践者のための信頼性の高いロードマップを提供する。 最後に,2つのテクニックを最小限に組み合わせることで,バニラPPO損失を用いた批判のないポリシーの学習能力を解放できることを明らかにする。 その結果、私たちの単純な組み合わせは、GRPOやDAPOといった戦略を超越して、継続的にパフォーマンスを改善します。

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