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強化学習におけるエントロピー制御方法の比較分析により、従来の正則化手法の限界と共分散ベース手法の優位性が明らかに
arXiv cs.LG · 2026年4月14日
AI要約
- •大規模言語モデル(LLM)の推論向上に用いられる強化学習で、ポリシーエントロピーの急速な崩壊による性能飽和が課題
- •従来のエントロピー正則化は密集した持続的バイアスを導入し、最適でない方針につながることを理論的に証明
- •共分散ベースの新しい方法は高共分散トークンのみを選別的に正則化し、漸近的な不偏性を実現
- •ソフトマックスパラメータ化におけるエントロピー動態の統一的フレームワークを確立し、ログ確率とロジット更新の共分散が制御の鍵であることを示唆
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