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有效的语言模型推理强化学习方法
强化学习（RL）已成为提升语言模型（LMs）在数学和编程等领域推理能力的有力策略。然而，大多数现代强化学习算法专为机器人应用设计，与语言模型的推理需求差异显著。本文对面向语言模型推理的强化学习算法设计决策进行了分析，兼顾准确性和计算效率。由于计算资源受限，分析聚焦于相对较小的语言模型。我们的研究发现如下三方面：
(i) 基于策略的强化学习（on-policy RL）在性能上显著优于监督微调（supervised fine-tuning, SFT）。
(ii) 基于PPO（Proximal Policy Optimization）的离线更新（off-policy updates）能提升准确率，而非单纯降低方差。
(iii) 移除KL散度（Kullback-Leibler divergence）约束后，生成的文本更简洁且准确率更高。
此外，研究发现计算效率的关键瓶颈在于推理与反向传播的最佳批量大小（batch size）存在差异。为此，我们提出了新型算法DASH，其核心技巧包括：提前采样（即预先生成大批量样本，并以小增量方式累积梯度更新）和梯度过滤（即丢弃优势估计（advantage estimates）较小的样本）。实验表明，与标准GRPO（Gradient-aware Proximal Policy Optimization）实现相比，DASH可使训练时间减少83%，同时不损失准确率。我们的研究为设计高效的强化学习算法以提升语言模型推理能力提供了重要启示。
科技领域高频英文短语解析
- Reinforcement Learning (RL) / 强化学习
- 释义：一种机器学习范式，通过与环境的交互学习最优策略，以最大化累积奖励。
- 应用场景：游戏AI、机器人控制、自动量化交易等，尤其在需要长期规划的复杂任务中表现突出。
- Kullback-Leibler Divergence (KL Divergence) / KL散度
- 释义：衡量两个概率分布之间差异的信息论指标，常用于约束策略更新的幅度（如PPO训练中）。
- 应用场景：生成对抗网络（GANs）、强化学习中的策略稳定性控制、信息论与统计学领域。
- Gradient Updates / 梯度更新
- 释义：通过计算损失函数的梯度并调整模型参数以优化性能的核心过程。
- 应用场景：深度学习模型的训练，包括监督学习、强化学习中的参数更新依赖梯度计算效率。
- Computational Efficiency / 计算效率
- 释义：算法或系统在有限计算资源下完成任务的速度与资源消耗比例。
- 应用场景：模型压缩、大模型推理优化、分布式训练中的资源分配策略。
- Proximal Policy Optimization (PPO) / 近端策略优化
- 释义：一种稳定高效的强化学习算法，通过限制策略更新的步长避免剧烈波动。
- 应用场景：连续控制任务（如机器人操作）、大规模强化学习训练的通用解决方案。
- Advantage Estimates / 优势估计
- 释义：评估状态-动作对相对于平均政策的收益差异，用于指导强化学习中的策略优化方向。
- 应用场景：策略梯度方法中筛选高价值样本（如DASH算法的梯度过滤机制）。
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（精准定位文章核心方法论，覆盖on-policy/off-policy策略改进、DASH算法创新等内容。）
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