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In der probabilistischen Neuauslegung kombinatorischer Probleme steht häufig die Optimierung über einen Hyperwürfel im Fokus, der den Bernoulli‑Parameter für jede binäre Variable repräsentiert. Für die exakte Berechnung des Gradienten sind traditionell mehrere Funktionsabfragen nötig – ein Aufwand, der bei großen Problemen schnell unpraktisch wird. Das neue Verfahren liefert einen stochastischen, unverzerrten Gradient, der lediglich eine einzige Abfrage der kombinatorischen Zielfunktion erfordert. Damit vereint es die bekannte REINFORCE‑Methode (durch Importance‑Sampling) mit einer ganzen Klasse bislang unbekannter, effizienter Gradienten­schätzungen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode sowohl theoretisch sauber als auch praktisch vielversprechend ist, und eröffnen damit neue Wege für die Lösung komplexer kombinatorischer Optimierungsaufgaben.

Eine neue Studie zeigt, wie das gezielte Einführen von Parameterraum‑Noise die Exploration in Reinforcement‑Learning‑Modellen mit verifizierbaren Belohnungen deutlich verbessern kann.

In der heutigen Datenannotation stehen oft mehrere Quellen zur Verfügung, die unterschiedliche Kosten-Qualitäts-Verhältnisse aufweisen. Dazu gehören schnelle große Sprachmodelle (LLMs), langsame, aber präzise Rechenmodelle und menschliche Experten.

In einer neuen Studie wird gezeigt, wie die Latenz beim Autoregressive‑Decoding von großen Sprachmodellen (LLMs) drastisch gesenkt werden kann, ohne die Qualität der Vorhersagen zu beeinträchtigen. Das Verfahren, bekannt als speculative sampling, nutzt ein günstiges Draft‑Modell, um Kandidatentoken vorzuschlagen, und prüft anschließend mit einer Verifikationskriterien, ob der Token akzeptiert oder neu generiert werden soll.

Reinforcement‑Learning‑Post‑Training (RL‑PT) hat sich zu einem beliebten Ansatz entwickelt, um die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle zu steigern. Die meisten bestehenden RL‑Systeme arbeiten jedoch synchron: Das Training wartet, bis ein kompletter Batch von Rollouts abgeschlossen ist. Bei sehr langen Trajektorien kann dieser Ansatz zu erheblichen Ineffizienzen führen, da die gesamte Pipeline blockiert wird und viele GPUs untätig bleiben.

Maskierte Diffusionsmodelle erzeugen Text, indem sie Token nacheinander aufdecken. Dabei ist die Reihenfolge, in der die Token freigelegt werden, entscheidend für die Qualität der Ausgabe. Traditionelle Heuristiken, wie die auf Konfidenz basierende Stichprobe, optimieren lediglich lokal, nutzen zusätzliche Rechenzeit nicht aus und lassen Fehler frühzeitig in der Decodierung weiterlaufen.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv präsentiert ein Forschungsteam die Methode FSPO (Fair Sequence Policy Optimization), die das Problem der Längenungleichheit in sequenzbasierten Reinforcement‑Learning‑Algorithmen löst. Durch die direkte Anpassung des Clipping‑Mechanismus im Bereich der Importance‑Sampling‑Gewichte stellt FSPO sicher, dass kurze und lange Antworten gleichermaßen berücksichtigt werden.