論文の概要: On GRPO Collapse in Search-R1: The Lazy Likelihood-Displacement Death Spiral

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04220v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 19:41:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.847176
• Title: On GRPO Collapse in Search-R1: The Lazy Likelihood-Displacement Death Spiral
• Title（参考訳）: Search-R1のGRPO崩壊について: 怠け者の死のスパイラル
• Authors: Wenlong Deng, Yushu Li, Boying Gong, Yi Ren, Christos Thrampoulidis, Xiaoxiao Li,
• Abstract要約: この障害を引き起こす中核的なメカニズムとしてLazy Likelihood Displacement(LLD)を同定する。 LDDは早期に出現し、自己強化性LDDデススパイラル(LDD Death Spiral)を引き起こす。 本稿では,GRPO のための軽量な確率保存正則化 LLDS を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.14787085809595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool-integrated (TI) reinforcement learning (RL) enables large language models (LLMs) to perform multi-step reasoning by interacting with external tools such as search engines and retrievers. Group Relative Policy Optimization (GRPO), exemplified by the recent Search-R1, offers fast convergence and a value-free formulation that makes it appealing for this setting, yet consistently suffers from training collapse. We identify Lazy Likelihood Displacement (LLD), a systematic reduction or stagnation in the likelihood of both correct and incorrect responses, as the core mechanism driving this failure. LLD emerges early and triggers a self-reinforcing LLD Death Spiral, where declining likelihood leads to low-confidence responses, inflating gradients, and ultimately causing collapse. We empirically characterize this process across models on a Search-R1-style, search-integrated question answering task, revealing a consistent three-phase trajectory: early stagnation, steady decay, and accelerated collapse. To address this, we propose a lightweight likelihood-preserving regularization LLDS for GRPO that activates only when a trajectory's likelihood decreases, and regularizes only the tokens responsible. This fine-grained structure mitigates LLD with minimal interference to optimization. Across seven open-domain and multi-hop QA benchmarks, our method stabilizes training, prevents gradient explosion, and yields substantial performance improvements, including +37.8% gains on Qwen2.5-3B and +32.0% gains on Qwen2.5-7B. Our results establish LLD as a fundamental bottleneck in GRPO-based TIRL and provide a practical path toward stable, scalable training of tool-integrated LLM.
• Abstract（参考訳）: ツール統合(TI)強化学習(RL)により、大規模言語モデル(LLM)は、検索エンジンやレトリバーなどの外部ツールと対話することで、多段階の推論を行うことができる。 グループ相対政策最適化(GRPO)は、最近のSearch-R1で実証された、迅速な収束と価値のない定式化を提供する。 この障害を誘発する中核的なメカニズムとして,Lazy Likelihood Displacement (LLD) を正誤応答の可能性の体系的縮小あるいは停滞とみなす。 LDDは早期に出現し、自己強化性LDDデススパイラル(LDD Death Spiral)を引き起こす。 探索-R1スタイルの探索統合質問応答タスクにおいて、この過程を経験的に特徴付け、一貫した3相軌道(早期停滞、定常崩壊、加速崩壊)を明らかにした。 これを解決するために,GRPO のための軽量な確率保存正則化 LLDS を提案する。 この微細構造は、最適化に最小限の干渉でLDDを緩和する。 7つのオープンドメインおよびマルチホップQAベンチマークで、トレーニングを安定化し、勾配爆発を防止し、Qwen2.5-3Bで+37.8%、Qwen2.5-7Bで+32.0%のゲインを含む大幅な性能改善を実現した。 GRPO ベースの TIRL の基本的なボトルネックとしてLDD を確立し,ツール統合 LLM の安定かつスケーラブルなトレーニングへの実践的な道筋を提供する。

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