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@johnschulman2: PPO在LLM时代迎来了第二波,原因超出了原始论文的预期——重要性比率目标会修正由数值误差、异步训练和前向传播噪声引起的偏差——而裁剪目标通过一种我们当初发表时未知的机制影响熵(DAPO, https://arxiv.org/abs/2509.26114)

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本文揭示了PPO和GRPO中的裁剪机制在LLM的RLVR中引入了熵偏差:低裁剪增加熵,高裁剪减少熵。作者证明,即使在随机奖励的情况下,标准裁剪也会降低熵,并表明调整低裁剪可以防止熵塌陷并促进探索。

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