Dieses Papier stellt GROW vor, ein RL-Framework für VLM-Agenten in Open-World-Aufgaben, das die Grenzen bestehender SFT-basierter Methoden überwindet. Es schlägt einen neuartigen Ansatz für GRPO vor, indem Trajektorien in Zustands-Aktions-Proben statt vollständiger Einheiten zerlegt werden.
Dieser Beitrag beschreibt die Implementierung von verifizierbarem belohnungsbasiertem Reinforcement Learning (RLVR), um die Trainingsleistung durch Transparenz und Korrektheit der Belohnungssignale zu verbessern. Er behandelt Techniken wie GRPO und Few-Shot-Beispiele, demonstriert am GSM8K-Datensatz zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Lösung mathematischer Probleme.
StaRPO ist ein neuartiges Reinforcement-Learning-Framework, das entwickelt wurde, um die logische Konsistenz und strukturelle Kohärenz großer Sprachmodelle bei komplexen Denkaufgaben zu verbessern. Es integriert explizit Stabilitätsmetriken wie die Autokorrelationsfunktion und Pfadeffizienz, um die lokale Schritt-für-Schritt-Kohärenz und die globale Zielgerichtetheit des Denkprozesses zu bewerten.
RICE-PO ist ein neuer kritikfreier Rahmen zur Politikoptimierung, der die Herausforderung der Kreditzuweisung in interaktiven Sprachagenten löst. Er wandelt Abrufinteraktionen in lokalisierte Lernsignale um, indem er ausführbare Aktionen bewertet und Kredite an latente Denkprozesse weiterleitet.
Diese Forschung stellt Adaptive Power-Mean Policy Optimization (APMPO) vor, um die Schlussfolgerungsfähigkeiten von Großen Sprachmodellen (LLMs) mittels RLVR zu verbessern. APMPO kombiniert ein verallgemeinertes Potenzmittel-Ziel und adaptives Clipping, um die Lerndynamik und Leistung zu optimieren.
O Reinforcement Learning é crucial para escalar modelos de linguagem, mas algoritmos existentes sofrem de instabilidade e colapso do modelo. Para resolver isso e permitir o escalonamento bem-sucedido, propõe-se o algoritmo Group Sequence Policy Optimization (GSPO).