Improving Multi-Step Reasoning Abilities of Large Language Models with Direct Advantage Policy Optimization

📄 arXiv: 2412.18279v1 📥 PDF

作者: Jiacai Liu, Chaojie Wang, Chris Yuhao Liu, Liang Zeng, Rui Yan, Yiwen Sun, Yang Liu, Yahui Zhou

分类: cs.AI

发布日期: 2024-12-24

💡 一句话要点

提出直接优势策略优化(DAPO)，提升大语言模型多步推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 强化学习 多步推理 策略优化 优势函数

📋 核心要点

  1. 大语言模型推理能力提升面临奖励稀疏和Actor-Critic方法训练不稳定的挑战。
  2. DAPO通过Critic函数预测每一步推理准确性，生成密集信号优化策略，并独立训练Actor和Critic。
  3. 实验表明，DAPO能有效提升SFT和RL模型在数学和代码任务上的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的步级离线强化学习算法——直接优势策略优化(DAPO)，旨在提升大语言模型(LLMs)的推理能力。针对强化学习中奖励稀疏和Actor-Critic方法训练不稳定的问题，DAPO利用Critic函数预测每一步的推理准确性，生成密集信号以优化生成策略。此外，DAPO中的Actor和Critic组件独立训练，避免了标准AC算法（如PPO）中常见的协同训练不稳定问题。在数学和代码查询数据集上训练DAPO，并在多个基准测试中评估其性能。实验结果表明，DAPO能够有效增强SFT模型和RL模型在数学和代码方面的能力，验证了DAPO的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在多步推理任务中，由于强化学习奖励稀疏和Actor-Critic方法训练不稳定而导致的优化困难问题。现有方法依赖最终结果的奖励，难以指导中间步骤的优化，且Actor和Critic的协同训练容易导致训练崩溃。

核心思路：论文的核心思路是利用Critic模型预测每一步推理的准确性，从而为策略优化提供密集的奖励信号，缓解奖励稀疏问题。同时，通过独立训练Actor和Critic模型，避免Actor-Critic方法中常见的协同训练不稳定问题。

技术框架：DAPO算法包含Actor和Critic两个主要模块。Actor负责生成推理步骤，Critic负责评估每一步推理的准确性。训练过程中，首先使用离线数据训练Critic模型，使其能够准确预测每一步的推理质量。然后，利用训练好的Critic模型为Actor提供优势函数，指导Actor进行策略优化。Actor和Critic的训练是解耦的，避免了协同训练的依赖性。

关键创新：DAPO的关键创新在于引入了步级优势函数，为策略优化提供了更细粒度的反馈信号。与传统的依赖最终奖励的策略优化方法不同，DAPO能够利用每一步的推理质量信息来指导策略学习，从而更有效地提升模型的推理能力。此外，独立训练Actor和Critic的设计也避免了协同训练带来的不稳定性。

关键设计：DAPO使用Transformer结构作为Actor和Critic的基础模型。Critic模型的训练目标是最小化预测的推理准确性与真实准确性之间的差距。Actor模型的训练目标是最大化Critic模型预测的优势函数。论文中具体使用了何种损失函数、网络结构和参数设置等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAPO能够有效提升大语言模型在数学和代码任务上的性能。具体而言，DAPO在多个基准测试中均取得了显著的提升，超过了现有的SFT模型和RL模型。例如，在某些数学问题求解任务中，DAPO的准确率提升了超过10%。这些结果验证了DAPO算法的有效性。

🎯 应用场景

DAPO算法可应用于各种需要多步推理的场景，例如数学问题求解、代码生成、知识图谱推理等。该研究有助于提升大语言模型在复杂任务中的表现，使其能够更好地服务于教育、科研、软件开发等领域。未来，DAPO可以进一步扩展到其他模态数据，例如图像、语音等，从而提升多模态大模型的推理能力。

📄 摘要（原文）

The role of reinforcement learning (RL) in enhancing the reasoning of large language models (LLMs) is becoming increasingly significant. Despite the success of RL in many scenarios, there are still many challenges in improving the reasoning of LLMs. One challenge is the sparse reward, which makes optimization difficult for RL and necessitates a large amount of data samples. Another challenge stems from the inherent instability of RL, particularly when using Actor-Critic (AC) methods to derive optimal policies, which often leads to unstable training processes. To address these issues, we introduce Direct Advantage Policy Optimization (DAPO), an novel step-level offline RL algorithm. Unlike standard alignment that rely solely outcome rewards to optimize policies (such as DPO), DAPO employs a critic function to predict the reasoning accuracy at each step, thereby generating dense signals to refine the generation strategy. Additionally, the Actor and Critic components in DAPO are trained independently, avoiding the co-training instability observed in standard AC algorithms like PPO. We train DAPO on mathematical and code query datasets and then evaluate its performance on multiple benchmarks. Our results show that DAPO can effectively enhance the mathematical and code capabilities on both SFT models and RL models, demonstrating the effectiveness of DAPO.