VAPO: 高效可靠的强化学习框架用于高级推理任务

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内容提要

本研究提出VAPO框架,解决了价值基础强化学习在长链推理中的局限性,有效应对模型偏差、序列长度和奖励稀疏问题,在AIME 2024数据集上取得了60.4的最佳成绩。

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关键要点

  • 本研究提出VAPO框架,旨在解决价值基础强化学习在长链推理任务中的局限性。
  • VAPO有效缓解了价值模型偏差、异构序列长度和奖励信号稀疏等挑战。
  • VAPO实现了稳定高效的训练。
  • 在AIME 2024数据集上,VAPO取得了60.4的最佳成绩。
  • VAPO在推理模型领域具有重要贡献。
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