IPS-GRPO修正强化学习期望回报导致的模式坍缩
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IPS-GRPO修正强化学习期望回报导致的模式坍缩
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AI 综述
研究者指出，强化学习中结果层面的模式坍缩并非源于探索不足，而是期望回报目标函数的结构性后果。在理想动力学下，结果对数概率比随奖励差线性演化，导致指数发散。 为了解决这一问题，研究者提出了逆概率缩放（IPS）修正方法，并将其实例化为IPS-GRPO。该方法无需辅助模型，旨在通过修正目标函数而非添加探索启发式，防止多模态设置下的坍缩。 实验证实，IPS-GRPO在推理和分子生成任务中持续减少坍缩现象，其性能匹配或超越了基线方法。这验证了修正目标函数对于缓解模式坍缩的关键作用。
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最新进展10月21日 12:00
期望回报导致强化学习结果层面模式坍缩及其通过逆概率缩放的修正方法报道时间线
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10月21日
- arXiv · AI期望回报导致强化学习结果层面模式坍缩及其通过逆概率缩放的修正方法
强化学习中结果层面模式坍缩是期望回报目标函数的结构性后果，而非探索不足。理想动力学下，结果对数概率比随奖励差线性演化，导致指数发散。 研究者提出逆概率缩放（IPS）修正，在 GRPO 中实例化为 IPS-GRPO。该方法无需辅助模型，在推理和分子生成任务中持续减少坍缩，性能匹配或超越基线。 证实修正目标函数比添加探索启发式更关键，能防止多模态设置下的坍缩。
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