GFlowNetに基づく強化学習の課題であった「分割関数Zの不安定性」を解決するMicrosoftのGFlowRLを解説。分割関数ネットワークを廃止し、モンテカルロ推定量で代替することで大規模モデルでも安定学習を可能にした手法を論じる。
GFlowRL：分布マッチングRLを初めて大規模LLMで安定化
編集メモ: GFlowRLの導入により強化学習の不安定性が改善され、大規模LLMの学習プロセスを効率的かつ安定化させることが可能となります。
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