Towards Analyzing and Understanding the Limitations of VAPO: A Theoretical Perspective

要約

強化学習(RL)は、複雑な長鎖思考(long-CoT)推論において大規模言語モデル(LLM)を強化する。先進的なVAPOフレームワークは、脱結合GAE（Decoupled GAE）のような洗練されたメカニズムにもかかわらず、理論的には、拡張された推論チェーンにおいて、きめ細かく段階的な政策指導のために、深い長期的な価値を包括的にモデル化し、活用することの根本的な限界に直面している。これらの限界は、特に報酬が疎な場合に、信用割り当て、時間的に抽象化された目標での価値関数の表現能力、グローバルな価値シグナルをローカルな政策改善に変換することの本質的な難しさに起因すると主張する。我々の理論的分析は、長期的な価値モデリングにおけるVAPOの境界を明らかにするために、これらの側面を検証するものである。

要約(オリジナル)

Reinforcement learning (RL) enhances large language models (LLMs) in complex, long-chain-of-thought (long-CoT) reasoning. The advanced VAPO framework, despite sophisticated mechanisms like Decoupled GAE, theoretically faces fundamental limitations in comprehensively modeling and leveraging deep, long-term value for fine-grained, step-by-step policy guidance in extended reasoning chains. We argue these limitations stem from inherent difficulties in credit assignment, value function representational capacity with temporally abstracted goals, and translating global value signals into local policy improvements, especially with sparse rewards. Our theoretical analysis examines these aspects to illuminate VAPO’s boundaries in long-term value modeling, aiming to deepen understanding of current RL for advanced reasoning and suggest future research for more robust LLM agents.

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