Entropy-guided sequence weighting for efficient exploration in RL-based LLM fine-tuning

📄 arXiv: 2503.22456v2 📥 PDF

作者: Abdullah Vanlioglu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-28 (更新: 2025-03-31)

💡 一句话要点

提出EGSW，通过熵引导序列加权提升RL微调LLM的探索效率

🎯 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 大型语言模型 微调 探索-利用权衡 熵正则化

📋 核心要点

  1. 现有RL微调LLM方法在探索-利用平衡方面存在挑战，尤其是在高维状态空间中，难以有效探索。
  2. EGSW通过熵引导的序列加权，动态调整序列权重，平衡奖励和不确定性，从而优化探索策略。
  3. 实验表明，EGSW能够提升GRPO的推理能力，并提高样本效率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，即熵引导序列加权（EGSW），它通过基于优势和熵动态地为生成的输出分配权重，从而增强了基于强化学习的大型语言模型微调中的探索-利用权衡。EGSW将熵正则化与基于优势的加权相结合，以平衡策略更新，从而在高维状态空间中实现高效探索。通过在序列上采用温度缩放的softmax加权，EGSW在保持训练稳定性的同时，优先考虑高奖励、高不确定性的步骤。虽然最初开发用于改进大型语言模型（LLM）微调期间的群体相对策略优化（GRPO），但EGSW可推广到其他强化学习（RL）算法，并且可以在逐步和轨迹式设置中实施。实证评估表明，EGSW增强了GRPO的推理能力，从而提高了样本效率。未来的工作将探索EGSW在高级RL方法中的应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的LLM微调方法，尤其是在高维状态空间中，面临探索效率低下的问题。传统的强化学习方法难以在奖励稀疏的环境中找到有效的策略，并且容易陷入局部最优解。此外，如何在探索和利用之间取得平衡也是一个挑战，过度探索可能导致训练不稳定，而过度利用则可能限制模型发现新的、更优的策略。

核心思路：EGSW的核心思路是利用熵来指导序列的加权，从而鼓励模型探索具有高不确定性的区域。通过结合优势函数和熵，EGSW能够优先选择那些既有较高奖励潜力，又具有较高不确定性的序列。这种方法旨在平衡探索和利用，从而提高强化学习的效率和效果。

技术框架：EGSW可以集成到现有的强化学习框架中，例如GRPO。其主要流程包括：1) 使用LLM生成多个序列；2) 计算每个序列的优势函数和熵；3) 使用温度缩放的softmax函数，根据优势和熵为每个序列分配权重；4) 使用这些权重来更新策略。EGSW可以在逐步或轨迹式设置中实现，具体取决于应用场景。

关键创新：EGSW的关键创新在于将熵正则化与优势函数相结合，从而动态地调整序列的权重。与传统的基于奖励的加权方法不同，EGSW考虑了序列的不确定性，从而鼓励模型探索未知的区域。这种方法能够更有效地平衡探索和利用，并提高强化学习的效率。

关键设计：EGSW的关键设计包括：1) 使用温度参数来控制熵的影响；2) 使用softmax函数来确保权重的归一化；3) 可以灵活地选择优势函数的计算方法。温度参数是一个重要的超参数，需要根据具体的应用场景进行调整。损失函数通常是标准的强化学习损失函数，例如策略梯度损失或TRPO损失，但会根据EGSW计算的权重进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EGSW能够显著提升GRPO的推理能力，并提高样本效率。具体而言，EGSW在某些任务上能够达到与现有方法相当的性能，但使用的样本数量更少。这表明EGSW能够更有效地利用数据，并更快地学习到更优的策略。论文中提供了具体的性能数据和对比基线，验证了EGSW的有效性。

🎯 应用场景

EGSW具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要强化学习的LLM微调任务中，例如对话生成、文本摘要、代码生成等。通过提高探索效率，EGSW可以帮助模型更快地学习到更优的策略，从而提高模型的性能。此外，EGSW还可以应用于其他强化学习算法中，例如Q-learning和SARSA，从而提高这些算法的效率和效果。未来，EGSW有望在机器人控制、游戏AI等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We introduce Entropy-Guided Sequence Weighting (EGSW), a novel approach that enhances the exploration-exploitation tradeoff by dynamically assigning weights to generated outputs based on their advantage and entropy for Reinforcement Learning-based Large Language Model fine-tuning. EGSW integrates entropy regularization with advantage-based weighting to balance policy updates, enabling efficient exploration in high-dimensional state spaces. By employing temperature-scaled softmax weighting over sequences, EGSW prioritizing high-reward, high-uncertainty steps while maintaining training stability. Although originally developed to improve Group Relative Policy Optimization (GRPO) during large language model (LLM) fine-tuning, EGSW is generalizable to other reinforcement learning (RL) algorithms and can be implemented in both step-wise and trajectory-wise settings. Empirical evaluations demonstrate that EGSW enhances GRPO reasoning ability, yielding improvements in sample efficiency. Future work will explore the application of EGSW to advanced RL methodologies.