RL-IF 追踪在线强化学习跨轮次数据影响并提出 RINSE 过滤
原文标题：RL-IF: Tracking Non-local Training Data Influence for Online Reinforcement Learning
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论文将在线强化学习的数据归因形式化为轨迹级留一量 RL-LOO，并推导出一阶估计器 RL-IF，同时刻画优化效应与策略采样效应。基于此提出数据过滤方法 RINSE，在控制基准与 RLHF 式毒性缓解任务上优于标准 PPO 和局部归因基线。
- 问题
- 在线 RL 的数据归因只看单轮局部影响，忽略跨轮次的非局部效应。
- 方法
- 形式化轨迹级留一量 RL-LOO，推导一阶估计器 RL-IF，并据此提出数据过滤方法 RINSE。
- 结果
- 在标准控制基准与 RLHF 式毒性缓解任务上优于标准 PPO 和局部归因基线。
- 影响
- 为在线 RL 与 RLHF 的经验筛选提供可操作信号，数据质量治理多了一个抓手。
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