研究者提出AdaRoll-GRPO自适应rollout分配方法
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研究者提出AdaRoll-GRPO自适应rollout分配方法
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AI 综述
研究者发布论文提出 AdaRoll-GRPO，将 GRPO 训练中 rollout 预算的分配建模为序贯决策问题，用 Bayes-Adaptive MDP 学习难度感知的自适应分配策略。该策略离线计算，训练时不增加额外在线优化开销。在相同总 rollout 预算下，多项推理数据集和 LLM 架构上的实验显示其能持续提升 GRPO 训练效果。
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最新进展10月27日 23:41
AdaRoll-GRPO：基于 Bayes-Adaptive MDP 的 GRPO 训练 rollout 分配方法报道时间线
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10月27日
- arXiv · cs.AIAdaRoll-GRPO：基于 Bayes-Adaptive MDP 的 GRPO 训练 rollout 分配方法
研究者提出 AdaRoll-GRPO，将 GRPO 训练中 rollout 预算的分配建模为序贯决策问题，用 Bayes-Adaptive MDP 学习难度感知的自适应分配策略。该策略离线计算，训练时不增加额外在线优化开销。在相同总 rollout 预算下，多项推理数据集和 LLM 架构上的实验显示其能持续提升 GRPO 训练效果。
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