English(EN) Consensus Group Relative Policy Optimization for Text Generation

新的C-GRPO方法优化文本生成，降低推理成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-07 04:00

研究人员推出了一种新颖的文本生成方法——共识组相对策略优化（C-GRPO），旨在降低与样本重排序解码相关的计算成本。与通常需要黄金参考或显式偏好数据的先前方法不同，C-GRPO仅使用效用函数和策略样本将最小贝叶斯风险（MBR）解码提炼到训练中。所提出的目标函数被证明与MBR解码的期望效用目标一致，并提供了收敛保证。在机器翻译和文本摘要任务上的实验表明，C-GRPO在性能上可与MBR解码相媲美，同时优于其他无参考方法。 AI

影响这种新方法通过减少推理过程中的计算开销，可能带来更高效的文本生成模型。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yuki Ichihara, Yuu Jinnai, Kaito Ariu, Eiji Uchibe · 2026-09-07 04:00

文本生成的共识组相对策略优化

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