迈向分析与理解 VAPO 局限性的理论视角
计算与语言
2025-06-10 v2
摘要
强化学习（RL）增强了大型语言模型（LLMs）在复杂、长链推理（long-CoT）中的能力。先进的 VAPO 框架尽管拥有解耦 GAE 等复杂机制，但在全面建模和利用深层、长期价值以在扩展推理链中提供细粒度、逐步策略指导方面，理论上存在根本性局限。我们认为这些局限源于在信用分配、值函数对时间抽象目标的表示能力，以及将全局价值信号转化为局部策略改进方面的固有困难，尤其是在稀疏奖励条件下。我们的理论分析考察了这些方面，以阐明 VAPO 在长期价值建模中的边界，旨在加深对当前 RL 在高级推理中应用的理解，并为未来更鲁棒的 LLM 智能体研究提供方向。
引用
@article{arxiv.2506.03038,
title = {Towards Analyzing and Understanding the Limitations of VAPO: A Theoretical Perspective},
author = {Jintian Shao and Yiming Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.03038},
year = {2025}
}
备注
Bad experiments, lacking sufficient references