北京
本期为TechBeat人工智能社区第755期线上Talk。
北京时间4月1日(周三) 20:00，阿德莱德大学博士生李昱谷的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是：SSVPO - 一种后训练的置信分配使LLM reasoning更加高效。介时他将聚焦于提升 LLM 数学推理中步骤级信用分配的公平性与有效性，提出一种受多智能体强化学习启发的序列型沙普利值策略优化框架 SSVPO。
Talk·信息
主题：SSVPO - 一种后训练的置信分配使LLM reasoning更加高效
嘉宾：阿德莱德大学·博士生 - 李昱谷
时间：北京时间4月1日(周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
LLM在数学推理任务中表现出了出色的能力。然而它仅仅依赖于最终的奖励的训练方式使得LLM对推理轨迹探索并不充分。最近基于信用分配的强化学习方法提供了中间反馈，然而它们往往难以公平地评估每个步骤的重要性，尤其是在部分正确的推理链中。我们提出了“序列型沙普利值策略优化”（SSVPO），这是一种受多智能体强化学习启发的步骤级信用分配框架。
Talk大纲
1. 背景介绍：后训练对LLM在特定任务上的推理能力强化
2. 研究动机：当前RLVR以及采用置信分配工作的不足
3. 技术贡献：2个新理论分别解决了 用什么&怎么用
4. 总结展望：当下工作的不足和后续预计解决方案
Talk·预习资料
[1] DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models 论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.03300
[2] VinePPO: Refining Credit Assignment in RL Training of LLMs 论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.01679
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Talk·嘉宾介绍
李昱谷
阿德莱德大学·博士生
李昱谷，硕士毕业于中科院自动化研究所，研究方向为RL，ADP，MARL 目前博士二年级，师从Jimmy Cao, 研究方向为RL4LLM，目前有多篇文章发表在IEEE Trans 系列期刊上，同时有工作接受在AAMAS(Oral)以及ICLR（Poster）等会议上。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=46330
-The End-
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