論文の概要: TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17445v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 16:52:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.528718
• Title: TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling
• Title（参考訳）: TreePO: ヒューリスティックツリーベースモデリングによる政策最適化のギャップと効率と推論効率の橋渡し
• Abstract要約: TreePOは自己誘導型ロールアウトアルゴリズムで、シーケンス生成を木構造検索プロセスとして見る。 TreePOは基本的に、探索の多様性を保存または強化しながら、更新毎の計算負担を削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.46347858249295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in aligning large language models via reinforcement learning have achieved remarkable gains in solving complex reasoning problems, but at the cost of expensive on-policy rollouts and limited exploration of diverse reasoning paths. In this work, we introduce TreePO, involving a self-guided rollout algorithm that views sequence generation as a tree-structured searching process. Composed of dynamic tree sampling policy and fixed-length segment decoding, TreePO leverages local uncertainty to warrant additional branches. By amortizing computation across common prefixes and pruning low-value paths early, TreePO essentially reduces the per-update compute burden while preserving or enhancing exploration diversity. Key contributions include: (1) a segment-wise sampling algorithm that alleviates the KV cache burden through contiguous segments and spawns new branches along with an early-stop mechanism; (2) a tree-based segment-level advantage estimation that considers both global and local proximal policy optimization. and (3) analysis on the effectiveness of probability and quality-driven dynamic divergence and fallback strategy. We empirically validate the performance gain of TreePO on a set reasoning benchmarks and the efficiency saving of GPU hours from 22\% up to 43\% of the sampling design for the trained models, meanwhile showing up to 40\% reduction at trajectory-level and 35\% at token-level sampling compute for the existing models. While offering a free lunch of inference efficiency, TreePO reveals a practical path toward scaling RL-based post-training with fewer samples and less compute. Home page locates at https://m-a-p.ai/TreePO.
• Abstract（参考訳）: 近年の強化学習による大規模言語モデルの整合性向上は,複雑な推論問題の解決において顕著な成果を上げている。 本研究では,木構造探索プロセスとしてシーケンス生成を考察する自己誘導型ロールアウトアルゴリズムについて紹介する。 動的ツリーサンプリングポリシーと固定長セグメントデコーディングで構成され、TreePOは局所不確実性を活用して追加ブランチを保証している。 一般的なプレフィックスを越えた計算のアモート化と、早期に低値パスのプルーニングによって、TreePOは基本的に、探索の多様性を維持したり、強化したりしながら、更新毎の計算負担を低減します。 主なコントリビューションは,(1)連続セグメントによるKVキャッシュ負荷を軽減するセグメントワイドサンプリングアルゴリズム,(2)グローバルポリシーと局所ポリシーの両最適化を考慮したツリーベースセグメントレベルの優位性推定である。 そして, 確率および品質駆動型動的分散とフォールバック戦略の有効性について分析した。 一方,既存のモデルのトークンレベルサンプリング計算では,トラジェクトリレベルで最大40%,トークンレベルのサンプリング計算では最大35パーセント,トレーニングモデルで最大40%の削減率を示した。 推論効率の無料ランチを提供する一方で、TreePOはRLベースのポストトレーニングを、少ないサンプルと少ない計算でスケールするための実践的な方法を明らかにしている。 ホームページはhttps://m-a-p.ai/TreePO.orgにある。

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