DiPO: Disentangled Perplexity Policy Optimization for Fine-grained Exploration-Exploitation Trade-Off

📄 arXiv: 2604.13902v1 📥 PDF

作者: Xiaofan Li, Ming Yang, Zhiyuan Ma, Shichao Ma, Jintao Du, Yu Cheng, Weiqiang Wang, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Yanyun Qu, Lizhuang Ma, Yuan Xie

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-15

备注: LLM Reinforce Learning

💡 一句话要点

DiPO：解耦困惑度策略优化，实现细粒度的探索-利用权衡，提升LLM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: 强化学习 大型语言模型 探索-利用权衡 困惑度 策略优化 数学推理 函数调用

📋 核心要点

  1. 现有基于可验证奖励的强化学习方法在探索-利用权衡方面存在不足，尤其是在处理难度差异大的样本时。
  2. DiPO的核心思想是利用困惑度将样本空间解耦为探索和利用子空间，并针对不同子空间采用不同的奖励策略。
  3. 实验表明，DiPO在数学推理和函数调用任务上均取得了显著的性能提升，验证了其细粒度探索-利用权衡的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于可验证奖励强化学习（RLVR）的解耦困惑度策略优化（DiPO）方法，旨在解决大型语言模型（LLM）在训练过程中探索与利用的权衡问题。通过困惑度空间解耦策略，将样本空间划分为探索（高困惑度）和利用（低困惑度）子空间，从而挖掘需要细粒度探索-利用权衡的样本。随后，设计了一种双向奖励分配机制，在最小化对验证奖励影响的前提下，实现困惑度引导的探索和利用，从而实现更稳定的策略优化。在数学推理和函数调用两个主流任务上的实验结果表明，该方法能够有效提升LLM的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于可验证奖励的强化学习方法在训练大型语言模型时，难以有效地平衡探索和利用。对于极难和极易的样本，模型要么过度探索，要么过早收敛，导致性能瓶颈。现有方法缺乏对样本难度的细粒度感知，无法针对性地进行探索-利用权衡。

核心思路：DiPO的核心思路是利用困惑度（Perplexity）来区分样本的难度，将样本空间解耦为高困惑度的探索子空间和低困惑度的利用子空间。困惑度可以反映模型对样本的不确定性，高困惑度意味着模型对该样本的理解程度较低，需要更多的探索；反之，低困惑度意味着模型对该样本已经比较熟悉，应该更多地进行利用。

技术框架：DiPO的整体框架包含两个主要模块：困惑度空间解耦和双向奖励分配。首先，通过计算每个样本的困惑度，将样本划分到探索或利用子空间。然后，根据样本所属的子空间，采用不同的奖励策略。对于探索子空间的样本，给予额外的探索奖励，鼓励模型尝试新的行为；对于利用子空间的样本，则主要依赖验证奖励，鼓励模型优化现有策略。

关键创新：DiPO的关键创新在于提出了困惑度空间解耦策略，实现了对样本难度的细粒度感知，并根据样本难度自适应地调整探索和利用的比例。与现有方法相比，DiPO能够更有效地利用数据，避免过度探索或过早收敛，从而提升模型的性能。

关键设计：双向奖励分配机制是DiPO的关键设计之一。该机制在分配奖励时，既考虑了验证奖励，又考虑了困惑度引导的奖励。具体来说，对于探索子空间的样本，给予一个正的困惑度奖励，鼓励模型进行探索；对于利用子空间的样本，则给予一个负的困惑度奖励，抑制模型进行探索。同时，为了保证策略优化的稳定性，DiPO还对困惑度奖励的大小进行了限制，使其对验证奖励的影响最小化。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DiPO在数学推理和函数调用任务上均取得了显著的性能提升。在数学推理任务上，DiPO相比基线方法提升了约5-10个百分点。在函数调用任务上，DiPO也取得了类似的提升。这些结果验证了DiPO方法在细粒度探索-利用权衡方面的有效性，并证明了其能够显著提升LLM的性能。

🎯 应用场景

DiPO方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要探索-利用权衡的强化学习任务，尤其是在大型语言模型的训练中。例如，可以用于提升LLM在数学推理、代码生成、对话系统等领域的性能。此外，该方法还可以应用于机器人控制、游戏AI等领域，提高智能体的学习效率和泛化能力。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) has catalyzed significant advances in the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). However, effectively managing the exploration and exploitation trade-off remains a critical challenge. In this paper, we fully analyze the exploration and exploitation dilemma of extremely hard and easy samples during the training and propose a new fine-grained trade-off mechanism. Concretely, we introduce a perplexity space disentangling strategy that divides the sample space into distinct exploration (high perplexity) and exploitation (low perplexity) subspaces, thereby mining fine-grained samples requiring exploration-exploitation trade-off. Subsequently, we propose a bidirectional reward allocation mechanism with a minimum impact on verification rewards to implement perplexity-guided exploration and exploitation, enabling more stable policy optimization. Finally, we have evaluated our method on two mainstream tasks: mathematical reasoning and function calling, and experimental results demonstrate the superiority of the proposed method, confirming its effectiveness in enhancing LLM performance by fine-grained exploration-exploitation trade-off.