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English(EN) Beyond Variance: Prompt-Efficient RLVR via Rare-Event Amplification and Bidirectional Pairing

新的RLVR方法通过正负提示配对增强LLM推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为提示高效RLVR的新方法，可改进大型语言模型在推理任务上的训练。该技术侧重于选择同时提供积极锚点和来自罕见失败信号的提示，这与以往基于方差的方法不同。通过配对“难但可解”和“易但脆弱”的提示，并使用加权方法来放大成功和失败，该方法提高了样本效率，并在数学推理基准测试中取得了显著的性能提升。 AI

影响 为LLM在推理任务上的训练引入了一种更具样本效率的方法，有望提高复杂问题解决的能力。

排序理由 这是一篇详细介绍大型语言模型新颖训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的RLVR方法通过正负提示配对增强LLM推理能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yujuan Pang, Jiaxin Li, Xin Sheng, Ran Peng, Yong Ma ·

    Beyond Variance: Prompt-Efficient RLVR via Rare-Event Amplification and Bidirectional Pairing

    arXiv:2602.03452v2 Announce Type: replace Abstract: Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) is effective for training large language models on deterministic outcome reasoning tasks. Prior work shows RLVR works with few prompts, but prompt selection is often based on…

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