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TOOL · CL_303336 · Oct 16 · 04:00

新的强化学习方法通过密集奖励提升LLM算术推理能力

研究人员开发了一种名为Bellman-Consistent Trajectory RL的新强化学习（RL）方法，以提高LLM的算术推理能力，尤其是在处理稀疏奖励时。该框架使用Trajectory Bellman Residual Minimization (TBRM) 将稀疏奖励转换为密集的、token级别的信号。通过整合Reinforce Leave-One-Out (RLOO) 以减少梯度方差，以及目标重标记以加速学习，TBRM-…