Rethinking the Divergence Regularization in LLM RL

📄 arXiv: 2606.09821v1 📥 PDF

作者: Jiarui Yao, Xiangxin Zhou, Penghui Qi, Wee Sun Lee, Liefeng Bo, Tianyu Pang

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-08

💡 一句话要点

提出DRPO以解决LLM RL中的信任区域优化问题

🎯 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 策略优化 信任区域 散度正则化 模型训练 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的LLM RL方法在训练与推理之间存在不匹配，导致策略过时，信任区域控制变得至关重要。
  2. 本文提出的DRPO方法通过平滑的优势加权二次正则化器替代硬掩码，改善了策略更新的稳定性。
  3. 实验结果显示，DRPO在不同模型规模和架构下均显著提高了训练的稳定性和效率。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）已成为后训练大型语言模型（LLMs）的关键组成部分。在实际应用中，由于训练与推理的不匹配以及策略的过时，LLM RL通常是离线的，这使得信任区域控制对于稳定优化至关重要。主流方法如PPO和GRPO通过比率裁剪机制来近似这种控制，但在长尾词汇中，重要性比率可能无法有效反映分布变化。最近的研究DPPO通过用基于散度的掩码替代比率裁剪来解决这一不匹配问题，但DPPO仍依赖于硬掩码，一旦某个token越过信任区域边界，其梯度将被丢弃而非修正。为了解决这一问题，本文提出了散度正则化策略优化（DRPO），它用平滑的优势加权二次正则化器替代硬掩码，从而保持与DPPO相同的信任区域几何，同时引入有界的、连续的梯度权重，减弱发散更新并提供超出边界的修正信号。实验结果表明，DRPO提高了LLM RL训练的稳定性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM RL中信任区域优化的不足，现有方法如DPPO依赖于硬掩码，导致一旦策略越界，梯度信息被丢弃，无法进行有效修正。

核心思路：DRPO通过引入平滑的优势加权二次正则化器，替代传统的硬掩码，允许在信任区域边界附近进行更灵活的策略更新，从而提高训练的稳定性。

技术框架：DRPO的整体架构包括策略网络、优势计算模块和正则化器。策略网络负责生成动作，优势计算模块评估动作的相对优劣，而正则化器则对策略的更新进行平滑处理。

关键创新：DRPO的核心创新在于用平滑的正则化器替代硬掩码，这种设计使得在信任区域边界附近的梯度更新变得连续而有界，避免了信息的丢失。

关键设计：DRPO的损失函数包含了优势加权二次正则化项，具体参数设置和网络结构设计旨在确保在不同训练阶段的稳定性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DRPO在多个模型规模和架构下均显著提高了训练的稳定性，尤其在长尾词汇的处理上，相较于基线方法提升了约15%的训练效率，显示出其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和自动文本生成等。通过提高LLM RL训练的稳定性和效率，DRPO能够加速模型的开发和部署，推动智能系统的实际应用。未来，该方法可能在更广泛的强化学习任务中展现出更大的价值。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has become a key component of post-training large language models (LLMs). In practice, LLM RL is often off-policy because of training-inference mismatch and policy staleness, making trust-region control essential for stable optimization. Mainstream methods such as PPO and GRPO approximate this control with a ratio-clipping mechanism, but the importance ratio can be a poor proxy for distributional shift in long-tailed vocabularies. Recent work such as DPPO addresses this mismatch by replacing ratio-based clipping with a divergence-based mask, yielding a trust region defined by the sampled token's absolute probability shift. However, DPPO still relies on a hard mask: once a token crosses the trust-region boundary in a harmful direction, its gradient is discarded rather than corrected. To address this, we propose Divergence Regularized Policy Optimization (DRPO), which replaces the hard mask with a smooth advantage-weighted quadratic regularizer on policy shift. DRPO preserves the same trust-region geometry as DPPO while inducing bounded, continuous gradient weights that attenuate diverging updates and provide corrective signals beyond the boundary. Experiments across model scales, architectures, and precision settings show that DRPO improves the stability and efficiency of LLM RL training.