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新方法缓解数学RLVR分布锐化

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

针对数学强化学习可验证奖励(RLVR)中难题采样组全部答错、导致无有效更新并引发分布锐化的问题,Pei-Xi Xie 等作者提出 DAHS 与 BHA 两个组件。DAHS 基于学生风格的回答构建经核验的教师提示;BHA 按长度桶随准确率提升逐步退火提示暴露,并加入逐题提示 dropout。 作者称,该方法用于缓解上述分布锐化问题,相关验证结果随论文发布。

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报道时间线

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10月15日
  1. arXiv cs.AI
    通过分布对齐提示合成与反向提示退火缓解数学 RLVR 中的分布锐化

    针对 RLVR 中难题采样组全错导致无有效更新、进而引发分布锐化的问题,研究者提出 DAHS 与 BHA 两个组件:DAHS 基于学生风格回答构建经核验的教师提示,BHA 按长度桶随准确率提升逐步退火提示暴露并加入逐题提示 dropout。

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