論文の概要: Adaptive Rollout Allocation for Online Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01601v2
• Date: Tue, 03 Feb 2026 10:25:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 16:18:58.8522
• Title: Adaptive Rollout Allocation for Online Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
• Title（参考訳）: 検証可能なリワードを用いたオンライン強化学習のための適応的なロールアウト配置
• Authors: Hieu Trung Nguyen, Bao Nguyen, Wenao Ma, Yuzhi Zhao, Ruifeng She, Viet Anh Nguyen,
• Abstract要約: 既存のグループベースのポリシー最適化手法は、すべてのトレーニングプロンプトに対して一定数のロールアウトを割り当てる。 この均一な割り当ては全てのプロンプトを等しく情報的扱いし、非効率的な計算予算の使用と訓練の進捗を妨げる可能性がある。 本稿では、既存のバッチのプロンプトに所定のロールアウト予算を割り当て、ポリシー更新のグラデーションのばらつきを最小限に抑える可変インフォームド予測割当戦略であるVIPを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.5011687714416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sampling efficiency is a key bottleneck in reinforcement learning with verifiable rewards. Existing group-based policy optimization methods, such as GRPO, allocate a fixed number of rollouts for all training prompts. This uniform allocation implicitly treats all prompts as equally informative, and could lead to inefficient computational budget usage and impede training progress. We introduce VIP, a Variance-Informed Predictive allocation strategy that allocates a given rollout budget to the prompts in the incumbent batch to minimize the expected gradient variance of the policy update. At each iteration, VIP uses a lightweight Gaussian process model to predict per-prompt success probabilities based on recent rollouts. These probability predictions are translated into variance estimates, which are then fed into a convex optimization problem to determine the optimal rollout allocations under a hard compute budget constraint. Empirical results show that VIP consistently improves sampling efficiency and achieves higher performance than uniform or heuristic allocation strategies in multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: サンプリング効率は、検証可能な報酬を伴う強化学習における重要なボトルネックである。 GRPOのような既存のグループベースのポリシー最適化手法は、すべてのトレーニングプロンプトに対して一定数のロールアウトを割り当てる。 この均一な割り当ては、すべてのプロンプトを均等な情報として暗黙的に扱い、非効率的な計算予算の使用と訓練の進行を妨げる可能性がある。 本稿では、既存のバッチのプロンプトに所定のロールアウト予算を割り当て、ポリシー更新のグラデーションのばらつきを最小限に抑える可変インフォームド予測割当戦略であるVIPを紹介する。 各イテレーションでは、VIPは軽量なガウスプロセスモデルを使用して、最近のロールアウトに基づいて、プロンプト当たりの成功確率を予測する。 これらの確率予測は分散推定に変換され、コンベックス最適化問題に入力され、ハードな計算予算制約の下で最適なロールアウト割り当てを決定する。 実験の結果、VIPはサンプリング効率を一貫して改善し、複数のベンチマークにおいて均一もしくはヒューリスティックなアロケーション戦略よりも高い性能を達成することが示された。

関連論文リスト

• Unbiased Dynamic Pruning for Efficient Group-Based Policy Optimization [60.87651283510059]
  Group Relative Policy Optimization (GRPO) はLLM推論を効果的にスケールするが、計算コストは禁じている。 本研究では,非バイアス勾配推定を保ちながら動的プルーニングを可能にする動的プルーニングポリシー最適化(DPPO)を提案する。 刈り込みによって引き起こされるデータの空間性を軽減するため,ウィンドウベースの欲求戦略であるDense Prompt Packingを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-04T14:48:53Z)
• Contextual Rollout Bandits for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [69.74686029941881]
  RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、大規模言語モデルの推論能力を改善するための効果的なパラダイムである。 トレーニングを通して高価値ロールアウトを適応的に選択する統合型ニューラルネットワークスケジューリングフレームワークを提案する。 6つの数学的推論ベンチマークの実験では、複数のRLVR最適化手法で性能と訓練効率が一貫した向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T10:51:58Z)
• Jackpot: Optimal Budgeted Rejection Sampling for Extreme Actor-Policy Mismatch Reinforcement Learning [31.843129392507716]
  Jackpotは、ポリシーとロールアウトモデルを共同で更新する統合トレーニング目標を統合するフレームワークである。 我々の理論的分析は、OBRSが制御可能な受理予算の下で、目標分布に近いロールアウト分布を一貫して移動していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-05T18:57:01Z)
• Rethinking the Trust Region in LLM Reinforcement Learning [72.25890308541334]
  PPO(Proximal Policy Optimization)は、大規模言語モデル(LLM)のデファクト標準アルゴリズムとして機能する。 より原則的な制約でクリッピングを代用する多変量確率ポリシー最適化(DPPO)を提案する。 DPPOは既存の方法よりも優れたトレーニングと効率を実現し、RLベースの微調整のためのより堅牢な基盤を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T18:59:04Z)
• CoBA-RL: Capability-Oriented Budget Allocation for Reinforcement Learning in LLMs [31.371566320424552]
  CoBA-RLは、モデルの進化能力に基づいて、ロールアウト予算を適応的に割り当てるように設計された強化学習アルゴリズムである。 我々のアプローチは、探索と搾取の間のトレードオフを効果的に編成し、一貫した一般化の改善を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T03:14:36Z)
• Coverage Improvement and Fast Convergence of On-policy Preference Learning [67.36750525893514]
  言語モデルアライメントのためのオンラインのオンラインプライオリティ学習アルゴリズムは、オフラインのアルゴリズムよりも大幅に優れている。 我々は,サンプリング政策の包括的範囲が政治訓練を通じてどのように進展するかを分析する。 一般機能クラス設定における報奨蒸留のための原則的オンライン方式を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T10:46:06Z)
• GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization [133.27496265096445]
  我々は,グループ相対的政策最適化を,その適合性を検討することなく,マルチリワード設定で適用する方法を示す。 次に、これらの問題を解決するための新しい政策最適化手法であるグループ報酬分離正規化政策最適化(GDPO)を紹介する。 GDPOはGRPOを一貫して上回り、マルチリワード強化学習最適化の有効性と一般化性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T18:59:24Z)
• OptPO: Optimal Rollout Allocation for Test-time Policy Optimization [11.375209834858135]
  テスト時のポリシー最適化により、大規模言語モデルでは、自己生成ロールアウトからのフィードバックを活用することで、分散シフトに適応することができる。 我々は、推論予算を適応的に割り当てる原則的フレームワークであるテスト時間ポリシー最適化のための最適ロールアウト割当(OptPO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-02T15:38:52Z)
• Reinforce-Ada: An Adaptive Sampling Framework for Reinforce-Style LLM Training [47.26632817047513]
  大規模言語モデル(LLM)に推論タスクに適用された強化学習は、不安定な勾配推定によってボトルネックとなることが多い。 LLMのオンラインRLポストトレーニングのための適応型サンプリングフレームワークであるReinforce-Adaを提案する。 従来の2段階配置法とは異なり、Reinforce-Adaはオンライン連続除去プロセスにおける推定とサンプリングをインターリーブする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T16:34:09Z)
• Stabilizing Policy Gradients for Sample-Efficient Reinforcement Learning in LLM Reasoning [77.92320830700797]
  強化学習は、大規模言語モデルの推論機能を実現する上で中心的な役割を果たしてきた。 本稿では,ポリシー更新時の曲率情報を追跡し,活用するトラクタブルな計算フレームワークを提案する。 アルゴリズムであるCurvature-Aware Policy Optimization (CAPO)は、不安定な更新に寄与するサンプルを特定し、それらをマスクアウトする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-01T12:29:32Z)
• FlowRL: Matching Reward Distributions for LLM Reasoning [69.88820066093798]
  大規模言語モデル(LLM)強化学習(RL)において、報酬を最大化する代わりに、フローバランシングによる全報酬分布をマッチングするフローRLを提案する。 我々はスカラー報酬を学習可能な分割関数を用いて正規化対象分布に変換し、その後、ポリシーと対象分布との逆KL分散を最小化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T17:56:36Z)
• Not All Rollouts are Useful: Down-Sampling Rollouts in LLM Reinforcement Learning [55.15106182268834]
  検証可能な報奨付き強化学習(RLVR)が,大規模言語モデルにおける推論能力向上のための主要なアプローチとして登場した。 ロールアウト生成は恥ずかしく並列であり、メモリライトであるのに対して、ポリシー更新は通信量が多く、メモリ集約的である。 PODS(Policy Optimization with Down-Sampling)を導入し、戦略的に選択されたロールアウトサブセットでのみトレーニングすることで、ポリシー更新からロールアウト生成を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-18T17:49:55Z)
• Efficient Safety Alignment of Large Language Models via Preference Re-ranking and Representation-based Reward Modeling [84.00480999255628]
  大規模言語モデル(LLM)の安全性アライメントのための強化学習アルゴリズムは,分散シフトの課題に直面している。 現在のアプローチでは、ターゲットポリシーからのオンラインサンプリングを通じてこの問題に対処するのが一般的である。 モデル固有の安全判断能力を活用して報酬信号を抽出する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T06:40:34Z)
• Maximum-Likelihood Inverse Reinforcement Learning with Finite-Time Guarantees [56.848265937921354]
  逆強化学習(IRL)は報酬関数と関連する最適ポリシーを回復することを目的としている。 IRLの多くのアルゴリズムは本質的にネスト構造を持つ。 我々は、報酬推定精度を損なわないIRLのための新しいシングルループアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:13:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。