論文の概要: Understanding Reinforcement Learning for Model Training, and future directions with GRAPE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04501v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 03:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.338499
• Title: Understanding Reinforcement Learning for Model Training, and future directions with GRAPE
• Title（参考訳）: モデル学習における強化学習の理解とGRAPEによる今後の方向性
• Authors: Rohit Patel,
• Abstract要約: 本稿では, 自己完結型, オフスクラッチ型, キーアルゴリズムの表現によるモデルのチューニングについて述べる。 これらのアルゴリズムの説明は、しばしば事前の知識を仮定し、重要な詳細を欠いている、あるいは過度に一般化され複雑である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.022151646825153748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides a self-contained, from-scratch, exposition of key algorithms for instruction tuning of models: SFT, Rejection Sampling, REINFORCE, Trust Region Policy Optimization (TRPO), Proximal Policy Optimization (PPO), Group Relative Policy Optimization (GRPO), and Direct Preference Optimization (DPO). Explanations of these algorithms often assume prior knowledge, lack critical details, and/or are overly generalized and complex. Here, each method is discussed and developed step by step using simplified and explicit notation focused on LLMs, aiming to eliminate ambiguity and provide a clear and intuitive understanding of the concepts. By minimizing detours into the broader RL literature and connecting concepts to LLMs, we eliminate superfluous abstractions and reduce cognitive overhead. Following this exposition, we provide a literature review of new techniques and approaches beyond those detailed. Finally, new ideas for research and exploration in the form of GRAPE (Generalized Relative Advantage Policy Evolution) are presented.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SFT,Rejection Smpling,REINFORCE,Trust Region Policy Optimization (TRPO), Proximal Policy Optimization (PPO), Group Relative Policy Optimization (GRPO), Direct Preference Optimization (DPO)という,モデルチューニングのためのキーアルゴリズムの自己完結型,アウトスクラッチな表現を提供する。 これらのアルゴリズムの説明は、しばしば事前の知識を仮定し、重要な詳細を欠いている、あるいは過度に一般化され複雑である。 そこで, 各手法は, あいまいさを排除し, 概念を明確かつ直感的に理解することを目的とした, LLM に着目した簡易かつ明示的な表記法を用いて, 段階的に検討・開発する。 より広いRL文献にデトゥールを最小化し、概念をLLMに接続することにより、過剰な抽象化を排除し、認知的オーバーヘッドを低減する。 この展示の後、我々はこれらの詳細を超える新しい技術やアプローチの文献レビューを行う。 最後に, GRAPE(Generalized Relative Advantage Policy Evolution, 一般相対アドバンテージ・ポリシー・エボリューション・エボリューション・アドバンテージ・エボリューション・エボリューション・アドバンテージ・エボリューション・エボリューション・エボリューション・エボリュージョン)の形で研究と探索の新たなアイデアを提示する。

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