Bridging Offline and Online Reinforcement Learning for LLMs
作者: Jack Lanchantin, Angelica Chen, Janice Lan, Xian Li, Swarnadeep Saha, Tianlu Wang, Jing Xu, Ping Yu, Weizhe Yuan, Jason E Weston, Sainbayar Sukhbaatar, Ilia Kulikov
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-26
💡 一句话要点
提出强化学习方法以优化大语言模型的在线与离线训练
🎯 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: 强化学习 大语言模型 在线学习 离线训练 多任务学习
📋 核心要点
- 现有方法在大语言模型的微调过程中，离线到在线的转变存在性能瓶颈，尤其在处理不同类型任务时效果不佳。
- 论文提出了一种结合在线和半在线强化学习的方法，通过直接偏好优化和群体奖励策略优化来提升模型性能。
- 实验结果显示，所提方法在可验证和不可验证任务上均表现出色，显著优于传统的离线训练方法。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了强化学习方法在大语言模型微调中的有效性，尤其是在离线、半在线和完全在线的转变过程中，针对可验证和不可验证任务进行实验。我们比较了在线和半在线的直接偏好优化及群体奖励策略优化目标，发现这些方法在性能和收敛性上表现相似，均显著优于离线方法。此外，我们分析了训练动态和超参数选择策略，以实现最佳结果。最后，研究表明同时处理可验证和不可验证奖励的多任务学习能够提升两类任务的整体性能。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决大语言模型在离线到在线训练转变过程中的性能瓶颈，尤其是在可验证和不可验证任务中的表现不足。现有方法在不同任务类型下的适应性和效率较低。
核心思路：论文提出了一种新的强化学习框架，结合了在线和半在线学习策略，利用直接偏好优化和群体奖励策略优化来提升模型的训练效果。这样的设计旨在通过动态调整学习策略来适应不同任务的需求。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：离线训练阶段、半在线微调阶段和完全在线学习阶段。每个阶段都针对不同的任务类型和数据特性进行优化，确保模型在各个阶段的表现都能达到最佳。
关键创新：最重要的创新点在于提出了在线和半在线学习的结合策略，发现这两种方法在性能和收敛性上表现相似，且均优于传统的离线方法。这一发现为强化学习在大语言模型中的应用提供了新的视角。
关键设计：在超参数设置上，论文详细分析了不同任务的最佳参数选择，并设计了适应性损失函数，以确保模型在训练过程中的稳定性和收敛速度。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在可验证数学任务和不可验证指令跟随任务上均表现优异，所有在线和半在线方法的性能均显著优于离线方法，且收敛速度相似，显示出强化学习在大语言模型微调中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和自动化教育等。通过优化大语言模型的训练过程，可以显著提升模型在实际应用中的表现，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。
📄 摘要（原文）
We investigate the effectiveness of reinforcement learning methods for finetuning large language models when transitioning from offline to semi-online to fully online regimes for both verifiable and non-verifiable tasks. Our experiments cover training on verifiable math as well as non-verifiable instruction following with a set of benchmark evaluations for both. Across these settings, we extensively compare online and semi-online Direct Preference Optimization and Group Reward Policy Optimization objectives, and surprisingly find similar performance and convergence between these variants, which all strongly outperform offline methods. We provide a detailed analysis of the training dynamics and hyperparameter selection strategies to achieve optimal results. Finally, we show that multi-tasking with verifiable and non-verifiable rewards jointly yields improved performance across both task types.