Lookahead Tree-Based Rollouts for Enhanced Trajectory-Level Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

📄 arXiv: 2510.24302v2 📥 PDF

作者: Shangyu Xing, Siyuan Wang, Chenyuan Yang, Xinyu Dai, Xiang Ren

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-28 (更新: 2025-10-29)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LATR，通过前瞻树搜索提升可验证奖励强化学习中的轨迹探索能力

🎯 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: 强化学习 可验证奖励 轨迹探索 语言模型 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有RLVR方法在group rollout中轨迹多样性不足，导致策略学习受限。
  2. LATR通过前瞻树搜索，在高不确定性处分支并修剪相似分支，显式促进轨迹级多样性。
  3. 实验表明，LATR在GRPO和DAPO算法上显著加速策略学习并提升推理性能。

📝 摘要（中文）

可验证奖励强化学习(RLVR)，特别是像GRPO这样的算法，已被证明在增强大型语言模型的推理能力方面非常有效。然而，当前流程的一个关键瓶颈在于group rollout期间采样轨迹的多样性有限。同质的轨迹及其相关的奖励会削弱策略更新的回报信号，从而阻碍有效的策略学习。这种多样性的缺乏主要源于token级别的随机抽样，其中局部变化很可能崩溃为几乎相同的推理路径。为了解决这个限制，我们提出了Lookahead Tree-Based Rollouts (LATR)，这是一种新颖的rollout策略，旨在通过强制分支到可能产生不同延续的不同候选token中，来显式地促进轨迹级别的多样性。具体来说，LATR迭代地执行三个阶段：（1）在高不确定性生成步骤进行分支，（2）对每个新分支执行前瞻模拟，以及（3）修剪在模拟期间表现出长期相似性的分支。与随机抽样相比，LATR平均加速策略学习131%，并在不同推理任务的GRPO和动态采样策略优化（DAPO）算法上将最终pass@1性能提高4.2%。我们的代码和数据可在https://github.com/starreeze/latr公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可验证奖励强化学习（RLVR）中，由于group rollout阶段采样轨迹多样性不足而导致的策略学习效率低下的问题。现有方法，如基于token级别随机抽样的策略，容易产生同质化的轨迹，使得奖励信号减弱，难以有效指导策略更新。这种同质化限制了模型探索不同推理路径的能力，阻碍了其推理能力的提升。

核心思路：论文的核心思路是通过显式地促进轨迹级别的多样性来解决上述问题。具体而言，LATR（Lookahead Tree-Based Rollouts）方法通过在高不确定性的生成步骤进行分支，并对每个分支进行前瞻模拟，从而探索不同的推理路径。通过修剪在模拟过程中表现出相似性的分支，LATR能够有效地保留和利用具有差异性的轨迹，从而提升策略学习的效率。

技术框架：LATR的整体流程包含三个主要阶段：1) 分支（Branching）：在生成过程中，识别具有高不确定性的token生成步骤，并在此处进行分支，选择多个候选token作为不同的分支。2) 前瞻模拟（Lookahead Simulation）：对每个分支进行一定步数的前瞻模拟，生成完整的轨迹。3) 修剪（Pruning）：在模拟过程中，评估不同分支轨迹的相似性，并修剪那些表现出长期相似性的分支，保留具有差异性的轨迹。

关键创新：LATR的关键创新在于其显式地促进轨迹级别多样性的策略。与传统的token级别随机抽样相比，LATR通过前瞻树搜索，能够在更早的阶段发现并保留具有潜力的不同推理路径。这种trajectory-level的探索方式能够更有效地利用奖励信号，从而加速策略学习。

关键设计：LATR的关键设计包括：1) 不确定性度量：用于识别高不确定性生成步骤的指标，例如基于模型预测概率的熵。2) 分支数量：每个分支步骤选择的候选token数量，需要在探索和计算成本之间进行权衡。3) 相似性度量：用于评估不同分支轨迹相似性的指标，例如基于token序列的编辑距离或基于模型状态表示的距离。4) 修剪阈值：用于决定何时修剪相似分支的阈值，需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LATR在GRPO和DAPO算法上均取得了显著的性能提升。具体而言，LATR平均加速策略学习131%，并在不同推理任务上将最终pass@1性能提高4.2%。这些结果表明，LATR能够有效地促进轨迹多样性，从而提升策略学习的效率和最终性能。

🎯 应用场景

LATR方法可广泛应用于需要复杂推理能力的自然语言处理任务，例如数学问题求解、代码生成、知识图谱推理等。通过提升模型探索不同推理路径的能力，LATR能够提高模型在这些任务上的准确性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), particularly with algorithms like Group Relative Policy Optimization (GRPO), has proven highly effective in enhancing the reasoning capabilities of large language models. However, a critical bottleneck in current pipelines lies in the limited diversity of sampled trajectories during group rollouts. Homogeneous trajectories and their associated rewards would diminish the return signals for policy updates, thereby hindering effective policy learning. This lack of diversity stems primarily from token-level stochastic sampling, where local variations are likely to collapse into near-identical reasoning paths. To address this limitation, we propose Lookahead Tree-Based Rollouts (LATR), a novel rollout strategy designed to explicitly promotes trajectory-level diversity by enforcing branching into different candidate tokens likely to yield distinct continuations. Specifically, LATR iteratively operates in three stages: (1) branching at high-uncertainty generation steps, (2) performing lookahead simulation for each new branch, and (3) pruning branches that exhibits prolonged similarity during simulation. Compared with stochastic Sampling, LATR accelerates policy learning by 131% on average and improves final pass@1 performance by 4.2% on both GRPO and Dynamic sAmpling Policy Optimization (DAPO) algorithms across different reasoning tasks. Our code and data are publicly available at https://github.com/starreeze/latr.