論文の概要: EP-GRPO: Entropy-Progress Aligned Group Relative Policy Optimization with Implicit Process Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04960v1
• Date: Wed, 06 May 2026 14:21:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.87099
• Title: EP-GRPO: Entropy-Progress Aligned Group Relative Policy Optimization with Implicit Process Guidance
• Title（参考訳）: EP-GRPO: 命令プロセス誘導によるエントロピー適応型グループ相対的政策最適化
• Authors: Song Yu, Li Li, Wenwen Zhao, Zhisheng Yang,
• Abstract要約: 本稿では,モデル固有の情報フローをマイニングするフレームワークであるEntropy-Progress Aligned GRPOを提案する。 EP-GRPOはGRPOとその変種と比較して精度と効率が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.463914032107119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR), particularly Group Relative Policy Optimization (GRPO), has advanced LLM reasoning. However, GRPO suffers from three credit assignment failures: uniform token-level granularity that ignores heterogeneous informational value, uniform polarity that penalizes correct steps and rewards incorrect ones, and zero-variance collapse that erases outcome-driven gradients. We systematically quantify these failures, revealing highly non-uniform token informativeness, widespread step-level polarity misalignment, and substantial training waste. To address these limitations, we propose Entropy-Progress Aligned GRPO (EP-GRPO), a framework that mines the model's intrinsic information flow for dense, self-supervised guidance. EP-GRPO integrates entropy-gated modulation to prioritize high entropy decision pivots, implicit process signals from policy divergence anchored to outcome advantages for directional token-level feedback without external reward models, and cumulative entropy mapping that enables progress-aligned advantage normalization, naturally maintaining gradient flow under zero reward variance. Extensive experiments on mathematical reasoning benchmarks demonstrate that EP-GRPO achieves superior accuracy and efficiency compared to GRPO and its variants. The code will be available.
• Abstract（参考訳）: 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)、特にグループ相対政策最適化(GRPO)は高度なLCM推論を持つ。 しかし、GRPOは、不均一な情報値を無視した均一なトークンレベルの粒度、正しいステップを罰する均一な極性、結果駆動の勾配を消去するゼロ分散崩壊の3つの信用代入障害に悩まされている。 我々はこれらの障害を体系的に定量化し、高度に一様でないトークン情報、広範囲なステップレベルの極性不整合、および相当な訓練廃棄物を明らかにした。 これらの制約に対処するために,モデル固有の情報フローをマイニングするフレームワークであるEntropy-Progress Aligned GRPO (EP-GRPO)を提案する。 EP-GRPOはエントロピーゲート変調を組み込んで、高いエントロピー決定ピボットの優先順位付け、外部報酬モデルを使わずに方向性トークンレベルのフィードバックに対して結果の利点に固定されたポリシー分散からの暗黙のプロセス信号、進行整合性正規化を可能にする累積エントロピーマッピング、非報酬分散下での勾配流の自然維持などを行う。 数学的推論のベンチマークに関する大規模な実験により、EP-GRPOはGRPOとその変種と比較して精度と効率が優れていることが示された。 コードは利用可能です。

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