新的DATC方法通过分配特定代币的信用来改进语言模型学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了一种名为方向感知代币信用分配（DATC）的新方法，以改进语言模型从反馈中学习的方式。像GRPO这样的当前方法将单一奖励优势分配给响应中的所有代币，这并不总是与单个代币级别的奖励增加相符。DATC通过使用奖励模型梯度来确定每个代币的贡献，评估奖励方向与策略更新方向之间的一致性来解决这个问题。这种方法在各种设置和模型家族中都显示出比GRPO更优越的性能。 AI

影响通过为单个代币提供更精细化的反馈来提高语言模型训练效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yikuan Hu, Jifeng Zhu, Minle Su, Jiaqin Yue, Gujie Shao, Yanzhe Chen, Haoxuan Jia, Haoran Xu, Wangzhou Dai · 2026-10-27 04:00

具有奖励模型梯度的方向感知令牌信用分配

arXiv:2610.32772v1 Announce Type: new Abstract: GRPO shares a response-level advantage across tokens, leaving unresolved how strongly each token should contribute to learning. Updates induced by the shared advantage reinforce or suppress the sampled token at each position, but th…

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