PartialRollout
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Issue Date: 2025-10-24 [Paper Note] BAPO: Stabilizing Off-Policy Reinforcement Learning for LLMs via Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping, Zhiheng Xi+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 強化学習におけるオフポリシー設定の課題を解決するため、BAPO（Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping）を提案。ポジティブとネガティブな寄与を再バランスし、エントロピーを保持することで最適化を安定化。多様なシナリオでデータ効率の高いトレーニングを実現し、AIME 2024およびAIME 2025のベンチマークで最先端の結果を達成。 Comment
Issue Date: 2025-10-24 [Paper Note] BAPO: Stabilizing Off-Policy Reinforcement Learning for LLMs via Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping, Zhiheng Xi+, arXiv'25, 2025.10 GPT Summary- 強化学習におけるオフポリシー設定の課題を解決するため、BAPO（Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping）を提案。ポジティブとネガティブな寄与を再バランスし、エントロピーを保持することで最適化を安定化。多様なシナリオでデータ効率の高いトレーニングを実現し、AIME 2024およびAIME 2025のベンチマークで最先端の結果を達成。 Comment
pj page: https://github.com/WooooDyy/BAPO
Partial Rollout（＝長いtrajectoryを一回のロールアウトで生成仕切らずに、途中で生成を打ち切りreplay bufferに保存。次のロールアウト時に続きを生成する。しかし更新されたポリシーによって続きをロールアウトするためオフポリシーデータとなる）の設定で、GRPOよりも学習効率が良いことが示されているように見える。