論文の概要: Instruction-Conditioned Exploration with Asymmetric Reinforcement Learning and Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02087v1
• Date: Mon, 03 Aug 2026 11:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.513626
• Title: Instruction-Conditioned Exploration with Asymmetric Reinforcement Learning and Self-Distillation
• Title（参考訳）: 非対称強化学習と自己蒸留による指示条件探索
• Abstract要約: 強化学習(RL)による学習後の大規模言語モデル(LLM)は、モデル機能を改善するための重要なツールとなっている。 事前学習されたLLMの幅広い知識と柔軟性を活用して、トレーニング時に多種多様な経験を意図的に生成する新しい手法が求められている。 本研究では,複数の異なる指示の1つを用いて,訓練中にタスクプロンプトを補完するインストラクション・コンストラクション・エクスプロレーション(ICE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.145125843894074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Post-training Large Language Models (LLMs) with Reinforcement Learning (RL) has become an important tool for improving model capabilities, but the LLM action-space structure introduces challenges distinct from classical RL, with implications for inducing exploration. New methods are required that leverage the broad knowledge and flexibility of pre-trained LLMs to deliberately generate diverse experience at training time. We propose Instruction-Conditioned Exploration (ICE), which supplements task prompts during training with one of several distinct instructions, increasing the coverage of behaviours attempted. To facilitate ICE, we propose Asymmetric-RL/SD, a combined Reinforcement Learning and Self-Distillation training objective, to transfer explored behaviours to the unconditioned test-time policy. ICE with the Asymmetric-RL/SD objective improves Qwen3-1.7B held-out pass@1 performance at $4$K response length on mathematical reasoning tasks by $5.0\%$ relative to training with DAPO, with improvement persisting at a longer 8K context.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)を用いた後学習型大規模言語モデル(LLM)は,モデル能力向上のための重要なツールとなっている。 事前学習されたLLMの幅広い知識と柔軟性を活用して、トレーニング時に多種多様な経験を意図的に生成する新しい手法が求められている。 本研究では,複数の異なる指示の1つを用いて,訓練中にタスクプロンプトを補完するインストラクション・コンストラクション・エクスプロレーション(ICE)を提案する。 ICEを容易にするために,非条件テスト時ポリシーに探索動作を移すために,強化学習と自己蒸留訓練を併用した非対称RL/SDを提案する。 非対称RL/SD目的のICEは、Qwen3-1.7Bホールドアウトパス@1のパフォーマンスを、DAPOによるトレーニングと比較して5.0\%向上し、より長い8Kコンテキストで継続する。

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