Li²SAO 提出单 Rollout 异步强化学习优化方法
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Li²SAO 提出单 Rollout 异步强化学习优化方法
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AI 综述
论文作者团队提出 Li²SAO，通过组相对 Actor-Critic 引导改进无需预训练价值模型的轻量级单 Rollout 异步强化学习。在 Critic 尚未充分训练的早期阶段，该方法使用组相对优势训练 Actor，并以组中心化回报训练 Critic；待 Critic 具备一定训练基础后，切换为单 Rollout GAE。实验显示，Li²SAO 在训练早期追平或超过 GRPO，并进一步提高后期性能上限。
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最新进展11月2日 13:00
Li²SAO：通过组相对 Actor-Critic 引导优化轻量级单 Rollout 异步强化学习报道时间线
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11月2日
- arXiv · Machine LearningLi²SAO：通过组相对 Actor-Critic 引导优化轻量级单 Rollout 异步强化学习
Li²SAO 提出一种组相对 Actor-Critic 引导方法，改进无需预训练价值模型的轻量级单 Rollout 异步强化学习优化。在 Critic 尚未充分训练时，使用组相对优势训练 Actor、组中心化回报训练 Critic，随后切换至单 Rollout GAE。实验显示，Li²SAO 在训练早期追平或超越 GRPO，并进一步提升后期性能上限。
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