算法论文8
快手Klear团队:CE - GPPO解决强化学习熵不稳
机器之心
AI 摘要
快手Klear团队提出CE - GPPO算法,针对强化学习中熵不稳定问题,通过梯度保留策略重新利用裁剪外梯度。实验显示,该算法在多基准测试超其他方法,能平衡探索与利用,稳定提升性能。
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快手Klear团队提出CE-GPPO:通过梯度保留协调熵,解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO,以「熵」为核心,提出梯度保留策略,重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度,实现策略熵的精细调控,解决强化学习中熵不稳定问题。

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