ToolSample: Dual Dynamic Sampling Methods with Curriculum Learning for RL-based Tool Learning

📄 arXiv: 2509.14718v1 📥 PDF

作者: Zihao Feng, Xiaoxue Wang, Bowen Wu, Hailong Cao, Tiejun Zhao, Qun Yu, Baoxun Wang

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出DSCL框架，通过双重动态采样与课程学习提升RL工具学习效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 工具学习 动态采样 课程学习 LLM 多任务学习 奖励塑造 智能助手

📋 核心要点

  1. 基于强化学习的LLM工具学习面临简单样本过多、学习价值降低的问题，现有动态采样技术难以适应其多任务和精细奖励机制。
  2. DSCL框架通过奖励驱动的动态采样和任务驱动的动态课程学习，针对性地解决了工具学习中的数据价值和任务优先级问题。
  3. 实验结果表明，DSCL在训练效率和模型性能上均优于现有方法，并在BFCLv3基准测试中取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为动态采样与课程学习（DSCL）的框架，旨在解决基于强化学习（RL）的LLM工具学习中，因简单样本过多而导致的学习效率低下的问题。现有动态采样技术不适用于工具学习中固有的多任务结构和精细化奖励机制。DSCL针对工具学习的特点，即多个相互依赖的子任务和多值奖励函数，设计了两个核心组件：基于奖励的动态采样，利用多维奖励统计（均值和方差）来优先选择有价值的数据；以及基于任务的动态课程学习，自适应地将训练重点放在掌握较差的子任务上。通过大量实验，证明DSCL显著提高了训练效率和模型性能，在BFCLv3基准测试中实现了3.29%的改进。该方法为工具学习中的复杂奖励信号和子任务动态性提供了量身定制的解决方案，从而实现了卓越的成果。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的工具学习方法，在训练过程中容易被大量简单样本淹没，导致学习效率低下。传统的动态采样方法无法有效处理工具学习中复杂的多任务结构和精细化的奖励机制，难以区分不同样本和任务的价值。

核心思路：DSCL的核心思路是根据样本的奖励信息和任务的学习进度，动态地调整采样策略和训练重点。通过优先选择具有高学习价值的样本和优先训练掌握较差的子任务，提高整体的学习效率和模型性能。这种方法旨在更有效地利用有限的训练资源，从而更快地收敛到最优策略。

技术框架：DSCL框架包含两个主要模块：1) 基于奖励的动态采样（Reward-Based Dynamic Sampling）：该模块根据每个样本的多维奖励统计信息（均值和方差）来评估其学习价值，并优先选择奖励较高且方差较大的样本进行训练。2) 基于任务的动态课程学习（Task-Based Dynamic Curriculum Learning）：该模块根据每个子任务的学习进度，动态地调整训练的重点。对于掌握较差的子任务，增加其采样概率，从而提高整体的学习效果。这两个模块相互协作，共同提高训练效率。

关键创新：DSCL的关键创新在于其双重动态采样机制，即同时考虑样本的奖励信息和任务的学习进度。这种方法能够更准确地评估样本的价值和任务的优先级，从而更有效地利用训练数据。与传统的动态采样方法相比，DSCL更适用于工具学习中复杂的多任务结构和精细化的奖励机制。

关键设计：在基于奖励的动态采样中，奖励的均值和方差被用作评估样本价值的指标。在基于任务的动态课程学习中，任务的学习进度可以通过任务的平均奖励或成功率来衡量。具体的采样概率可以根据这些指标进行调整，例如使用softmax函数或类似的概率分布函数。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Q-learning损失，但可以根据具体的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DSCL在BFCLv3基准测试中实现了3.29%的性能提升，显著优于现有的强化学习方法。此外，DSCL还能够更快地收敛到最优策略，从而节省了大量的训练时间。这些结果表明，DSCL是一种高效且有效的工具学习方法。

🎯 应用场景

DSCL框架可应用于各种基于LLM的工具学习场景，例如智能助手、自动化流程、机器人控制等。通过提高工具学习的效率和性能，可以降低开发成本，提升用户体验，并促进人工智能在实际应用中的普及。该研究对于开发更智能、更高效的AI系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

While reinforcement learning (RL) is increasingly used for LLM-based tool learning, its efficiency is often hampered by an overabundance of simple samples that provide diminishing learning value as training progresses. Existing dynamic sampling techniques are ill-suited for the multi-task structure and fine-grained reward mechanisms inherent to tool learning. This paper introduces Dynamic Sampling with Curriculum Learning (DSCL), a framework specifically designed to address this challenge by targeting the unique characteristics of tool learning: its multiple interdependent sub-tasks and multi-valued reward functions. DSCL features two core components: Reward-Based Dynamic Sampling, which uses multi-dimensional reward statistics (mean and variance) to prioritize valuable data, and Task-Based Dynamic Curriculum Learning, which adaptively focuses training on less-mastered sub-tasks. Through extensive experiments, we demonstrate that DSCL significantly improves training efficiency and model performance over strong baselines, achieving a 3.29\% improvement on the BFCLv3 benchmark. Our method provides a tailored solution that effectively leverages the complex reward signals and sub-task dynamics within tool learning to achieve superior results.