Le Critique: Privileged Value Functions for LLM Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2608.16739v1 📥 PDF

作者: Siddarth Venkatraman, Matthieu Dinot, Laurence Aitchison

分类: cs.LG

发布日期: 2026-08-17

💡 一句话要点

提出特权价值函数以解决LLM强化学习中的方差问题

🎯 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 大型语言模型 特权价值函数 方差降低 自适应基线 推理任务 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在处理大型语言模型时，面临方差高和训练效率低的问题，尤其是滞后回合影响了整体性能。
  2. 论文提出特权价值函数（PVF）和TETHER两种策略，前者通过注入任务相关信号来提升性能，后者则动态调整基线以适应价值函数的准确性。
  3. 实验结果显示，这两种方法在多个推理任务中均显著提升了性能，超越了传统的价值函数基线，表现出更强的竞争力。

📝 摘要（中文）

针对大型语言模型（LLMs）的强化学习算法，现有方法主要通过方差降低策略进行区分。尽管群体相对方法如GRPO通过每个提示采样多个回合来减少梯度方差，但只能提供序列级别的信用，且由于滞后回合的存在，训练效率受到影响。论文提出了两种互补策略来提升价值函数强化学习的性能：特权价值函数（PVF）为任务相关的标记级信号提供优雅的注入机制，而TETHER则根据价值函数的准确性自适应地在群体相对和价值基线之间进行插值。实验表明，这两种策略在多个推理任务中均优于标准价值函数基线，并与均值基线GRPO竞争或超越。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型强化学习中的高方差和训练效率低下的问题。现有方法如GRPO只能提供序列级别的信用，且滞后回合会影响训练速度和策略的有效性。

核心思路：提出特权价值函数（PVF）作为一种机制，能够在不偏向策略目标的情况下，注入额外的任务相关标记级信号。同时，TETHER方法通过自适应插值在群体相对和价值基线之间进行平衡，以提高整体性能。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：特权价值函数模块用于提供标记级信号，TETHER模块则根据价值函数的准确性动态调整基线。整个流程通过强化学习算法进行训练，优化策略和价值函数。

关键创新：最重要的技术创新在于特权价值函数的引入，它允许在不影响策略目标的情况下，利用额外的标记级信息，从而有效降低方差并提升学习效率。与现有方法相比，PVF提供了更细粒度的反馈。

关键设计：在设计中，特权价值函数的损失函数被精心设计，以确保其对策略优化的影响最小化。同时，TETHER的插值策略根据实时反馈动态调整，确保在不同任务中都能保持较高的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，特权价值函数和TETHER方法在多个推理任务中均显著提升了性能，尤其是在与均值基线GRPO的对比中，表现出更强的竞争力，具体提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过提升大型语言模型在强化学习中的表现，可以显著改善这些系统的响应质量和效率，进而推动智能交互技术的发展。未来，随着技术的成熟，可能会在更多复杂任务中得到应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning algorithms for Large Language Models (LLMs) are largely distinguished by their variance reduction strategy. Group-relative methods like GRPO reduce gradient variance by sampling multiple rollouts per prompt, but provide only sequence-level credit. Training is also blocked by straggler rollouts, reducing throughput and increasing off-policyness. Learned value functions theoretically address both problems, providing token-level advantages without requiring large groups. However, additional infrastructure engineering challenges combined with the practical success of critic-free methods have made it difficult to justify their inclusion in RL pipelines. We propose two complementary strategies to improve the performance of value function RL: 1) Privileged Value Functions (PVF) which provide an elegant mechanism to inject additional task-relevant token-level signal without biasing the policy objective; 2) TETHER, a baseline that adaptively interpolates between group-relative and value baselines depending on the value function accuracy. Across several reasoning tasks, both strategies consistently improve over the standard value function baseline, and are competitive with or outperform mean-baseline GRPO.