論文の概要: PolicyLong: Towards On-Policy Context Extension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07809v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 05:07:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.705927
• Title: PolicyLong: Towards On-Policy Context Extension
• Title（参考訳）: PolicyLong: オンプレミスのコンテキスト拡張を目指す
• Authors: Junlong Jia, Ziyang Chen, Xing Wu, Chaochen Gao, TingHao Yu, Feng Zhang, Songlin Hu,
• Abstract要約: 本稿では,データ構築を動的なオン・ポリティクスパラダイムにシフトするポリシLongを提案する。 データスクリーニングを反復的に再実行することで、PolicyLongは、進化する能力のトレーニングディストリビューショントラックを保証する。 PolicyLong は EntropyLong と NExtLong を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.33185151859789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extending LLM context windows is hindered by scarce high-quality long-context data. Recent methods synthesize data with genuine long-range dependencies via information-theoretic verification, selecting contexts that reduce a base model's predictive entropy. However, their single-pass offline construction with a fixed model creates a fundamental off-policy gap: the static screening landscape misaligns with the model's evolving capabilities, causing the training distribution to drift. We propose PolicyLong, shifting data construction towards a dynamic on-policy paradigm. By iteratively re-executing data screening (entropy computation, retrieval, and verification) using the current model, PolicyLong ensures the training distribution tracks evolving capabilities, yielding an emergent self-curriculum. Crucially, both positive and hard negative contexts derive from the current model's entropy landscape, co-evolving what the model learns to exploit and resist. Experiments on RULER, HELMET, and LongBench-v2 (Qwen2.5-3B) show PolicyLong consistently outperforms EntropyLong and NExtLong, with gains growing at longer contexts (e.g., +2.54 at 128K on RULER), confirming the value of on-policy data evolution.
• Abstract（参考訳）: LLMコンテキストウィンドウの拡張は、高品質な長文データが少ないことで妨げられる。 近年の手法では,情報理論による検証により,ベースモデルの予測エントロピーを減少させるコンテキストを選択することによって,真の長距離依存性を持つデータを合成している。 静的スクリーニングのランドスケープはモデルの進化する能力と不一致であり、トレーニング分布がドリフトする。 本稿では,データ構築を動的なオン・ポリティクスパラダイムにシフトするポリシLongを提案する。 現行のモデルを用いてデータスクリーニング(エントロピー計算、検索、検証)を反復的に再実行することにより、PolicyLongは、トレーニング分散トラックの進化能力を保証し、創発的な自己カリキュラムを生成する。 決定的に、正の文脈と強の文脈は、現在のモデルのエントロピーの景観から派生し、モデルが活用し抵抗するために学んだことを共進化させる。 RULER、HELMET、LongBench-v2(Qwen2.5-3B)の実験では、PhysyLongはEntropyLongとNExtLongより一貫して優れており、RULER上で128Kで128Kでゲインが増加し、オン・ポリティクスデータの進化の価値が確認されている。

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