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CAPO：通过生成学分分配提升法学硕士推理能力

Created by
  • Haebom

作者

谢国富、史云生、田洪涛、姚婷、张晓

大纲

本文介绍了一种名为“信用分配策略优化”（CAPO）的新方法，旨在解决可验证奖励强化学习（RLVR）的挑战，该方法利用基于规则的二元反馈。CAPO 利用现成的 LLM 作为生成过程奖励模型（LLM-as-GenPRM），根据每一步的正确答案生成 token 级别的信用，并通过投票机制提升准确性和鲁棒性。实验结果表明，CAPO 在各种 LLM 主干网络上的表现均优于现有方法，并支持精确的推理路径学习。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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利用 LLM-as-GenPRM 实现简单高效的代币级信用分配。
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无需单独模型训练即可通过通用 LLM 提高性能
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在各种数学和领域外基准测试中表现出色
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支持精准推理路径学习
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Limitations：
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论文中未提及具体的Limitations（基于摘要内容）
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