DEPO框架通过难度估计优化推理训练
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DEPO框架通过难度估计优化推理训练
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AI 综述
研究人员Yu Zhao等人提出了DEPO（难度估计策略优化）框架，旨在优化推理对齐的效率和鲁棒性。 DEPO引入在线难度估计器，在Rollout前动态过滤数据，将资源优先分配给高潜力样本，解决了GRPO中因组间优势消失导致的梯度衰减问题。 该机制使Rollout速度比DAPO快约1.86倍，在可比成本下基准性能优于GRPO，降低了高性能模型训练门槛。
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最新进展10月28日 12:00
DEPO 如何通过难度估计优化 LRM 训练效率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · AIDEPO 如何通过难度估计优化 LRM 训练效率
DEPO 框架引入在线难度估计器，在 rollout 前动态过滤训练数据，将计算资源优先分配给高学习潜力样本。该机制使 rollout 速度比 DAPO 快约 1.86 倍，且在可比训练成本下基准性能优于 GRPO。 DEPO 通过缓解 GRPO 在过易或过难问题上因组间优势消失导致的梯度信号衰减，显著降低了高性能推理模型训练的计算门槛，为推理扩展提供了更可持续的路径。
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