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SAPO:让大语言模型强化学习告别“硬剪切”
通义千问Qwen
AI 摘要
强化学习提升大语言模型推理能力,但现有基于组策略优化方法有高方差问题。GRPO 和 GSPO 硬剪切有缺陷,新提出的 SAPO 用平滑门控替代,实验显示其在多任务上优于前两者,有望成基础技术。
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SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。

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