論文の概要: Signal Reshaping for GRPO in Weak-Feedback Agentic Code Repair
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07276v1
- Date: Fri, 08 May 2026 05:41:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.828622
- Title: Signal Reshaping for GRPO in Weak-Feedback Agentic Code Repair
- Title（参考訳）: 弱フィードバックエージェントコード修復におけるGRPOの信号再構成
- Authors: Jia Li, Yuxin Su, Ting Peng, Hailiang Huang, Yuetang Deng, Michael R. Lyu,
- Abstract要約: このようなフィードバックの下で,標準GRPOの信号再構成について検討する。
完全な信号整形GRPOは、厳密なコンパイルとシーケンスの精度を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.31472731207028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Code-agent RL often receives weak feedback: rollout-time signals are reliable and executable, but capture only necessary or surface conditions for task success rather than the target semantic predicate. Using agentic compile-fix as the setting, we study signal reshaping for standard GRPO under such feedback. Our central claim is that GRPO's within-group comparison is meaningful only after three kinds of signals are reshaped: outcome rewards recover semantic ranking, process signals localize intra-trajectory credit, and rollouts from the same prompt remain execution-comparable. We operationalize these conditions with a minimal signal-reshaping construction that leaves GRPO's group-normalized advantage construction unchanged: compile-and-semantic layered rewards reshape trajectory ranking, step-level process scores outside group reward normalization reshape within-trajectory update strength, and failure-cause-aware rollout governance reshapes within-group comparability. Experiments show a clear end-to-end gain: full signal-reshaped GRPO improves strict compile-and-semantic accuracy from the base model's zero-shot $0.385$ to $0.535$. Controlled comparisons further explain the source of this gain: binary rewards remove the compile-only middle tier and degrade trajectory control; on top of layered rewards, process-score weighting further improves accuracy from $0.48$ to $0.53$ and reduces average evaluation steps from $23.50$ to $17.02$. As a boundary comparison, privileged-prompt token-level distillation mainly optimizes local distributional alignment; in long tool-use trajectories, this signal is diluted by non-critical tokens and cannot replace outcome semantics, process credit, or within-group comparability.
- Abstract（参考訳）: ロールアウト時の信号は信頼性が高く実行可能であるが、目的のセマンティック述語ではなく、タスク成功に必要な条件や表面条件のみをキャプチャする。
エージェント・コンパイル・フィックスを設定として,標準GRPOの信号再構成をそのようなフィードバックの下で検討する。
我々の主張では、GRPOの内集団比較は、結果報酬がセマンティックランキングを回復し、プロセス信号が軌道内クレジットをローカライズし、同じプロンプトからのロールアウトが実行互換のままである3種類の信号が再生成された後にのみ意味を持つ。
GRPOの群正規化による優位構造は変化しない: コンパイルとシーマンティックな層状報酬は軌道ランクを、ステップレベルのプロセススコアはグループ報酬正規化の外は軌道更新強度を、フェールファインのロールアウトガバナンスはグループコンパラビリティを再形成する。
完全な信号整形GRPOは、ベースモデルの0ショット$0.385$から0.535$まで、厳密なコンパイルとシーケンスの精度を改善する。
バイナリ報酬はコンパイルのみの中間層を取り除き、軌道制御を分解する。レイヤ化された報酬に加えて、プロセススコア重み付けは0.48$から0.53$に精度を向上し、平均評価ステップを23.50$から17.02$に下げる。
境界比較として、特権プロンプトのトークンレベルの蒸留は、主に局所的な分布アライメントを最適化するが、長いツールの使用軌道では、このシグナルは非クリティカルなトークンによって希釈され、結果のセマンティクス、プロセスクレジット、またはグループ内のコンパラビリティを置き換えることはできない。
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