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新的Mesh Learning方法可防止RLVR训练的LLM出现策略崩溃

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员在通过可验证奖励强化学习（RLVR）训练的大型语言模型中发现了一种称为灾难性策略崩溃的现象。当GRPO等算法过度限制模型的推理能力，导致不同策略无法访问时，就会发生这种崩溃。为了解决这个问题，开发了一种名为Mesh Learning的新方法，该方法鼓励保留多种推理策略。在AIME26和GPQA等基准测试上的实验表明，当应用于Qwen和Phi Llm等模型时，Mesh Learning的性能明显优于现有方法。 AI

影响 保留模型策略容量，可能为复杂推理任务带来更强大、更多功能的LLM。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Qiyuan Huang, Tianshi Xu, Meng Li ·

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