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English(EN) Rethinking Critic Learning in PPO: Understanding and Mitigating Value Flattening

新的SP3O方法缓解了LLM中PPO的价值平坦化问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员在Proximal Policy Optimization (PPO) 中发现了一种称为价值平坦化（Value Flattening）的故障模式，在这种模式下，尽管中间状态的值发生了剧烈变化，但Critic估计的状态值却变得平坦。这个问题在更大的状态空间中会加剧，并可能导致冗余更新。为了解决这个问题，提出了一种名为SParse Proximal Policy Optimization (SP$^3$O) 的新方法，该方法仅对每个响应中的少数选定状态应用价值损失。在Qwen3-Base上的实验表明，SP$^3$O能有效缓解价值平坦化并改进策略学习。 AI

影响 通过解决Critic学习中的特定故障模式，引入了一种改进大型语言模型策略学习的方法。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种新的强化学习方法。

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    In reinforcement learning for large language models, Proximal Policy Optimization (PPO) commonly uses a critic to estimate state values and reduce the variance of policy updates. However, we uncover a systematic failure mode in PPO critics, which we call Value Flattening: state v…

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