One-shot Entropy Minimization
作者: Zitian Gao, Lynx Chen, Haoming Luo, Joey Zhou, Bryan Dai
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-08-21)
备注: Work in progress
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出单次熵最小化方法以提升大语言模型性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 熵最小化 大语言模型 无监督学习 优化算法 性能提升
📋 核心要点
- 现有的基于规则的强化学习方法通常需要大量标记数据和复杂的奖励设计，效率低下且成本高昂。
- 论文提出了一种单次熵最小化的方法，通过仅使用一个未标记的数据样本和10步优化来提升模型性能。
- 实验结果显示，该方法在性能上与传统方法相当，甚至在某些情况下表现更佳，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
我们训练了13,440个大型语言模型，发现熵最小化只需一个未标记数据和10步优化，即可实现与使用成千上万的数据和精心设计的奖励在基于规则的强化学习中相媲美甚至更高的性能提升。这一显著结果可能促使对大型语言模型后训练范式的重新思考。我们的代码可在https://github.com/zitian-gao/one-shot-em获取。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有基于规则的强化学习方法在数据需求和效率上的不足，尤其是在需要大量标记数据的情况下，导致训练成本高昂且时间消耗大。
核心思路：论文的核心思路是通过熵最小化技术，仅依赖一个未标记的数据样本，结合10步优化，来实现模型性能的显著提升。这种方法减少了对大量标记数据的依赖，简化了训练过程。
技术框架：整体架构包括数据输入模块、熵计算模块和优化模块。首先，输入一个未标记的数据样本，然后计算其熵值，最后通过优化算法进行10步迭代，以最小化熵值并提升模型性能。
关键创新：最重要的技术创新在于通过单次熵最小化实现了与传统方法相媲美的性能提升，根本上改变了对数据需求的理解，降低了训练成本。
关键设计：在参数设置上，优化过程中的学习率和熵计算方式是关键设计因素。此外，损失函数的选择也对模型的收敛速度和最终性能有重要影响。具体的网络结构细节在论文中有详细描述。
📊 实验亮点
实验结果表明，使用单次熵最小化方法的模型在多个基准测试中表现出色，性能提升幅度可与传统方法相媲美，甚至在某些任务中超过了使用成千上万标记数据的模型，展示了该方法的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过减少对标记数据的依赖，能够降低训练成本，提高模型的可用性，尤其是在数据稀缺的场景中。未来，该方法可能会推动更多高效的训练策略和模型优化技术的发展。
📄 摘要（原文）
We trained 13,440 large language models and found that entropy minimization requires only a single unlabeled data and 10 steps optimization to achieve performance improvements comparable to or even greater than those obtained using thousands of data and carefully designed rewards in rule-based reinforcement learning. This striking result may prompt a rethinking of post-training paradigms for large language models. Our code is avaliable at https://github.com/zitian-gao/one-shot-em.