ForkGRPO：扩散语言模型的高效探索与细粒度信用分配
原文标题：ForkGRPO: Efficient Exploration and Fine-Grained Credit Assignment for Diffusion Language Models
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论文提出 ForkGRPO，一种面向扩散大语言模型（dLLM）的强化学习框架，通过从高熵中间状态采样多条续写路径，并结合段级信用分配来提升推理能力。该方法在四个基准中的三个取得最优表现，相比 JustGRPO 提升最多 1.2 个百分点，生成 token 减少最多 27.8%。ForkGRPO-Fast 版本还实现了 2.49 倍训练加速且精度损失可忽略。
- 问题
- 扩散大语言模型用 RL 提升推理时，探索不足且轨迹级信用分配过于粗糙。
- 方法
- 从高熵中间状态分叉采样多条续写并复用共享前缀，结合段级信用分配与蒙特卡洛状态价值差。
- 结果
- 四个基准中三个最优，比 JustGRPO 最高提升 1.2 个百分点，生成 token 减少最多 27.8%；ForkGRPO-Fast 训练加速 2.49 倍且精度损失可忽略。
- 影响
- 让扩散 LLM 的 RL 训练更省 token、更快，且段级信用分配思路可迁移到其他生成范式。
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