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無料で登録 →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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