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English(EN) Learning from the Right Rollouts: Data Attribution for PPO-based LLM Post-Training

新的 I-PPO 方法通过过滤噪声数据改进 LLM 训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了影响引导 PPO (I-PPO)，这是一个旨在提高大型语言模型 (LLM) 后训练强化学习 (RL) 效率和有效性的新框架。与使用整个 rollout buffers 的传统 PPO 方法不同，I-PPO 使用数据归因技术识别并过滤掉益处较少或噪声较多的 episodes。这种方法充当了内在的提前停止机制，加速了训练并减少了不忠实的推理，实验证明其优于标准的监督微调和 PPO 基线。 AI

影响 通过在 RL 后训练阶段过滤掉有害数据，该方法可以实现更高效、更准确的 LLM 训练。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Dong Shu, Denghui Zhang, Jessica Hullman ·

    从正确的部署中学习：基于PPO的LLM训练后数据归因

    arXiv:2604.01597v2 Announce Type: replace Abstract: Traditional RL algorithms like Proximal Policy Optimization (PPO) typically train on the entire rollout buffer, operating under the assumption that all generated episodes provide a beneficial optimization signal. However, these …

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