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Aprendizaje por refuerzo con recompensa verificable: profundidad y amplitud
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Este artículo se centra en dos aspectos inexplorados del Aprendizaje por Refuerzo con Recompensa Verificable (RLVR): la profundidad (muestreo de problemas difíciles) y la amplitud (el número de instancias utilizadas en una sola iteración) para superar las limitaciones del RLVR. Analizamos el sesgo del algoritmo GRPO y proponemos el Muestreo de Despliegue Adaptativo a la Dificultad (DARS) para abordar el problema de ignorar la profundidad. Además, ampliamos la amplitud de los datos de entrenamiento para lograr un mejor rendimiento. DARS-B, que combina DARS y amplitud, demuestra mejoras simultáneas en Pass@K y Pass@1.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Rendimiento mejorado al mejorar el muestreo para problemas difíciles a través de DARS.
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Mejorar la capacidad de inferencia ampliando la amplitud de los datos de entrenamiento.
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DARS y Breadth son dos factores independientes que son importantes para mejorar la capacidad de inferencia de RLVR.
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Mejoras tanto en Pass@K como en Pass@1 a través de DARS-B.
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Limitations:
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Basado en el análisis de sesgo del algoritmo GRPO.
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Los detalles de implementación específicos para las extensiones DARS y Breadth pueden ser limitados.
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Esto puede ser el resultado de un algoritmo y un problema específicos, y se necesita más investigación para determinar su generalización.
