norgitov/ trends
Технологии · люди · идеи
К обзору/Daily Papers2 часа назад

Включение выборки по важности на уровне токенов в off-policy RLVR с близким регулированием KL

В статье рассматриваются методы использования выборки по важности на уровне токенов в off-policy RLVR, где авторы доказывают, что при определенных условиях полная будущая KL-кредитность делает точный близкий оптимизатор единственной стационарной политикой. Предложенный метод Proximal KL показывает улучшение в сравнении с GRPO на нескольких математических тестах.

Открыть первоисточник
СИГНАЛ ИЗ ИСТОЧНИКА
0
голосов источника
Наблюдаем с14 октября 2026 г.0 голосов источника
Темп интереса—Нужны повторные замеры
Опубликовано13 октября 2026 г.Hao Bai, Jiarui Yao, Tong Zhang
ЗА ЦИФРАМИ

Как меняется интерес

История начинает расти

График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.

0 голосов источника

Только реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.

ЗАЧЕМ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ

Метод Proximal KL может быть полезен для улучшения точности и стабильности обучения в задачах, где важна эффективная обработка off-policy данных.

Полезная находка?
ПРОДОЛЖИ ИССЛЕДОВАНИЕ

Рядом по теме

Вся тема