論文の概要: SAFE: Stable Alignment Finetuning with Entropy-Aware Predictive Control for RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04651v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 15:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.59059
• Title: SAFE: Stable Alignment Finetuning with Entropy-Aware Predictive Control for RLHF
• Title（参考訳）: SAFE:RLHFのエントロピー対応予測制御による安定配向ファインタニング
• Authors: Dipan Maity,
• Abstract要約: LM-RLHF設定のためのポリシーアクター批判RL法を新たに開発した。 悲観的値推定のための二重ソフトミニ批判を組み合わせた新しいRLHFアルゴリズムであるSAFE(Stable Alignment Finetuning with Entropy-aware Control)を提案する。 本手法は計算オーバーヘッドを最小限に抑え,解釈可能な耐クラッシュ性RLHFフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Optimization (PPO) has been positioned by recent literature as the canonical method for the RL part of RLHF. PPO performs well empirically but has a heuristic motivation and handles the KL-divergence constraint used in LM-RLHF in an ad-hoc manner and suffers form reward oscillations, entropy collapse, value function drift, and sudden policy divergence that require frequent restarts and extensive hyperparameter tuning. In this paper, we develop a new pure on policy actor-critic RL method for the LM-RLHF setting. We present SAFE (Stable Alignment Finetuning with Entropy-aware control),a novel RLHF algorithm that combines a Double Soft-Min Critic for pessimistic value estimation with a new multi-layer stabilization framework combining entropy-gated KL regulation, and PID-controlled adaptive thresholds. Unlike standard PPO's symmetric KL penalties, SAFE distinguishes high-entropy exploration from low-entropy mode collapse and adjusts penalties dynamically based on reward velocity. Experiments on a 3B parameter model show SAFE achieves +5.15\% training-average reward than PPO (0.725 vs 0.689), negligible reward crashes, and superior KL control than ppo . Our method adds minimal computational overhead and provides an interpretable, crash-resistant RLHF framework that maintains aggressive learning speed while ensuring stable long-horizon optimization suitable for production deployment. Code is available at https://github.com/ryyzn9/SAFE
• Abstract（参考訳）: 最適化(PPO)はRLHFのRL部分の標準法として近年の文献によって位置づけられている。 PPOは経験的によく機能するが、ヒューリスティックなモチベーションを持ち、LM-RLHFで使用されるKL分割制約をアドホックな方法で処理し、フォーム報酬の発振、エントロピー崩壊、値関数のドリフト、そして頻繁な再起動と広範囲なハイパーパラメータチューニングを必要とする突然のポリシー分岐に苦しむ。 本稿では,LM-RLHF設定のためのポリシーアクタ批判的RL法を新たに開発した。 エントロピーゲートKL制御とPID制御適応しきい値を組み合わせた新しい多層安定化フレームワークと、悲観的値推定のためのDouble Soft-Min Criticを組み合わせた新しいRLHFアルゴリズムであるSAFE(Stable Alignment Finetuning with Entropy-aware Control)を提案する。 標準のPPOの対称KLペナルティとは異なり、SAFEは高エントロピー探索と低エントロピーモードの崩壊を区別し、報酬速度に基づいて動的にペナルティを調整する。 3Bパラメータモデルによる実験では、SAFEはPPO(0.725対0.689)より+5.15\%のトレーニング平均報酬、無視可能な報酬クラッシュ、ppoよりも優れたKL制御を達成した。 提案手法は計算オーバーヘッドを最小限に抑えつつ, 能動的学習速度を維持しつつ, 実運用に適した長期最適化を確実にする, 解釈可能な耐クラッシュ性RLHFフレームワークを提供する。 コードはhttps://github.com/ryyzn9/SAFEで入手できる。

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