Deel I: Trucs of Valkuilen? Een Diepgaande Duik in Reinforcement Learning voor Redeneren met Taalmodellen

Samenvatting

Reinforcement learning voor LLM-redenering is snel opgekomen als een prominent onderzoeksgebied, gekenmerkt door een aanzienlijke toename in gerelateerde studies over zowel algoritmische innovaties als praktische toepassingen. Ondanks deze vooruitgang blijven er verschillende kritieke uitdagingen bestaan, waaronder het ontbreken van gestandaardiseerde richtlijnen voor het inzetten van RL-technieken en een gefragmenteerd begrip van hun onderliggende mechanismen. Daarnaast hebben inconsistente experimentele instellingen, variaties in trainingsdata en verschillen in modelinitialisatie geleid tot tegenstrijdige conclusies, waardoor de belangrijkste kenmerken van deze technieken worden vertroebeld en verwarring ontstaat bij praktijkmensen bij het selecteren van geschikte technieken. Dit artikel beoordeelt systematisch veelgebruikte RL-technieken door middel van rigoureuze reproducties en geïsoleerde evaluaties binnen een uniform open-source raamwerk. We analyseren de interne mechanismen, toepasbare scenario's en kernprincipes van elke techniek via fijnmazige experimenten, inclusief datasets met variërende moeilijkheidsgraden, modelgroottes en architecturen. Op basis van deze inzichten presenteren we duidelijke richtlijnen voor het selecteren van RL-technieken die zijn afgestemd op specifieke opstellingen, en bieden we een betrouwbare routekaart voor praktijkmensen die navigeren in het RL-domein voor LLM's. Tot slot onthullen we dat een minimalistische combinatie van twee technieken het leervermogen van criticusvrije beleidsregels kan ontgrendelen met behulp van een standaard PPO-verlies. De resultaten tonen aan dat onze eenvoudige combinatie consistent de prestaties verbetert en strategieën zoals GRPO en DAPO overtreft.

English

Reinforcement learning for LLM reasoning has rapidly emerged as a prominent research area, marked by a significant surge in related studies on both algorithmic innovations and practical applications. Despite this progress, several critical challenges remain, including the absence of standardized guidelines for employing RL techniques and a fragmented understanding of their underlying mechanisms. Additionally, inconsistent experimental settings, variations in training data, and differences in model initialization have led to conflicting conclusions, obscuring the key characteristics of these techniques and creating confusion among practitioners when selecting appropriate techniques. This paper systematically reviews widely adopted RL techniques through rigorous reproductions and isolated evaluations within a unified open-source framework. We analyze the internal mechanisms, applicable scenarios, and core principles of each technique through fine-grained experiments, including datasets of varying difficulty, model sizes, and architectures. Based on these insights, we present clear guidelines for selecting RL techniques tailored to specific setups, and provide a reliable roadmap for practitioners navigating the RL for the LLM domain. Finally, we reveal that a minimalist combination of two techniques can unlock the learning capability of critic-free policies using vanilla PPO loss. The results demonstrate that our simple combination consistently improves performance, surpassing strategies like GRPO and DAPO.

Deel I: Trucs of Valkuilen? Een Diepgaande Duik in Reinforcement Learning voor Redeneren met Taalmodellen

Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning

Samenvatting

Support