新方法缓解数学RLVR分布锐化
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新方法缓解数学RLVR分布锐化
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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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最新进展10月15日 12:00
通过分布对齐提示合成与反向提示退火缓解数学 RLVR 中的分布锐化报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- 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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