論文の概要: G$^2$RPO-A: Guided Group Relative Policy Optimization with Adaptive Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13023v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 15:41:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.460198
• Title: G$^2$RPO-A: Guided Group Relative Policy Optimization with Adaptive Guidance
• Title（参考訳）: G$^2$RPO-A:Adaptive Guidanceを用いたガイド付きグループ相対政策最適化
• Authors: Yongxin Guo, Wenbo Deng, Zhenglin Cheng, Xiaoying Tang,
• Abstract要約: 転がり軌道に地道推論ステップを注入するガイドGRPOについて検討する。 率直にガイダンスを追加することで、利益が制限されることに気付きました。 数学的推論とコード生成ベンチマークの実験により、G$2$RPO-AがバニラGRPOを大幅に上回っていることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0591274452539035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) has markedly enhanced the reasoning abilities of large language models (LLMs). Its success, however, largely depends on strong base models with rich world knowledge, yielding only modest improvements for small-size language models (SLMs). To address this limitation, we investigate Guided GRPO, which injects ground-truth reasoning steps into roll-out trajectories to compensate for SLMs' inherent weaknesses. Through a comprehensive study of various guidance configurations, we find that naively adding guidance delivers limited gains. These insights motivate G$^2$RPO-A, an adaptive algorithm that automatically adjusts guidance strength in response to the model's evolving training dynamics. Experiments on mathematical reasoning and code-generation benchmarks confirm that G$^2$RPO-A substantially outperforms vanilla GRPO. Our code and models are available at https://github.com/T-Lab-CUHKSZ/G2RPO-A.
• Abstract（参考訳）: RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を著しく強化した。 しかし、その成功は大半が豊かな世界知識を持つ強力なベースモデルに依存しており、小型言語モデル(SLM)に対してわずかに改善されているだけである。 この制限に対処するために,SLM 固有の弱点を補うために,地道推論ステップをロールアウト軌道に注入する Guided GRPO について検討する。 様々なガイダンス構成に関する総合的な研究により、ナビゲートの追加は限られた利益をもたらすことが判明した。 これらの洞察はG$^2$RPO-Aを動機付け、モデルの進化するトレーニングダイナミクスに応じて誘導強度を自動的に調整する適応アルゴリズムである。 数学的推論とコード生成ベンチマークの実験により、G$^2$RPO-AがバニラGRPOを大幅に上回っていることが確認された。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/T-Lab-CUHKSZ/G2RPO-A.comで公開されています。

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