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Improving Multi-Step Reasoning Abilities of Large Language Models with Direct Advantage Policy Optimization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的离线强化学习算法——直接优势策略优化（DAPO），旨在解决大语言模型推理中的稀疏奖励和不稳定性问题。通过引入评价函数，DAPO能够有效优化生成策略，显著提升数学和代码处理能力。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的离线强化学习算法——直接优势策略优化（DAPO）。
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DAPO旨在解决大语言模型推理中的稀疏奖励和不稳定性问题。
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通过引入评价函数，DAPO能够在每一步预测推理准确性，生成密集信号。
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实验证明，DAPO显著提高了大语言模型在数学和代码处理方面的能力。
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