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异步 RLHF 中陈旧度与学习率的缩放定律

首次出现 · 2026/7/1 23:40最近活动 · 2026/7/1 23:40

论文研究异步 GRPO 中 rollout 与策略优化解耦造成的陈旧样本问题,明确区分学习器使用的代理梯度与分布依赖目标的真实全导数。理论表明,最大滞后为 S、学习率为 eta 时,每步代理梯度偏差为 O(S·eta),并提出受批次裁剪半径与累计漂移共同约束的稳定性条件。

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报道时间线

  1. 聚合入口arXiv 预印本7/1 23:40非独立信源代表报道
    异步 RLHF 中陈旧度与学习率的缩放定律