Ловушка Ожидаемой Выгоды: Почему Обучение с Подкреплением Застревает в Ограниченном Наборе Решений

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявляет структурную причину ‘коллапса режимов’ в обучении с подкреплением и предлагает эффективный метод для восстановления разнообразия стратегий.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В исследовании, посвященном изучению стратегий восстановления допустимых модальных решений, алгоритм IPS-GRPO демонстрирует устойчивое обнаружение новых модальных решений по мере увеличения количества выборок из обученной политики, в то время как алгоритмы GRPO и FlowRL достигают насыщения на ранних этапах, что указывает на коллапс модальных решений на уровне результатов.

Работа демонстрирует, что максимизация ожидаемой выгоды приводит к коллапсу на уровне результатов, и предлагает решение на основе взвешивания по обратной вероятности (Inverse Probability Scaling).

Несмотря на успехи обучения с подкреплением, алгоритмы часто сходятся к небольшому подмножеству оптимальных решений в задачах с множеством равноценных исходов. В работе ‘Expected Return Causes Outcome-Level Mode Collapse in Reinforcement Learning and How to Fix It with Inverse Probability Scaling’ показано, что данное явление — коллапс на уровне исходов — является структурным следствием максимизации ожидаемой награды, а не недостатком исследования или регуляризации. Авторы выявляют источник проблемы в множителе вероятности внутри математического ожидания и предлагают минимальную коррекцию — масштабирование обратной вероятностью (Inverse Probability Scaling, IPS), которое позволяет добиться пропорционального распределения исходов и предотвратить коллапс в многомодальных задачах. Возможно ли, что исправление целевой функции, а не добавление эвристик исследования, является ключом к надежной оптимизации политик в обучении с подкреплением?

Постановка задачи: Преодоление однообразия в обучении с подкреплением

Обучение с подкреплением, стремящееся создать агентов, способных принимать оптимальные решения, часто сталкивается с трудностями в сложных сценариях, характеризующихся множеством равноценных исходов. Стандартные методы обучения, как правило, испытывают затруднения при обработке ситуаций, где существует не один, а целый спектр приемлемых решений. Это обусловлено тем, что алгоритмы, ориентированные на максимизацию ожидаемой награды, могут сосредотачиваться на ограниченном подмножестве возможных исходов, игнорируя другие, потенциально полезные стратегии. В результате, даже при достижении удовлетворительной производительности, такие агенты могут демонстрировать недостаточную гибкость и адаптивность в меняющихся условиях, ограничивая их общую эффективность и надежность в реальных задачах.

В ситуациях, когда существует множество равноценных решений, алгоритмы обучения с подкреплением, ориентированные на максимизацию ожидаемой награды, часто сходятся к ограниченному подмножеству этих вариантов. Данное явление, обусловленное стремлением к наиболее предсказуемому результату, приводит к сужению пространства исследуемых стратегий. Вместо освоения всего спектра эффективных подходов, агент концентрируется на небольшом количестве, что снижает общую эффективность и устойчивость системы. В результате, даже при достижении приемлемой производительности, политика агента может оказаться уязвимой к изменениям в окружающей среде или новым, непредвиденным ситуациям, поскольку не учитывает альтернативные, потенциально более выгодные стратегии, которые были проигнорированы в процессе обучения.

Явление, известное как коллапс на уровне результатов, существенно ограничивает эффективность обучения с подкреплением в сложных задачах. Когда несколько решений приносят сопоставимую награду, алгоритмы, стремящиеся к максимизации ожидаемой прибыли, склонны сходиться к ограниченному подмножеству этих результатов. Это приводит к разработке неоптимальных стратегий, поскольку агент игнорирует альтернативные, потенциально более устойчивые или эффективные решения. Отсутствие разнообразия в обученных политиках делает систему уязвимой к изменениям в окружающей среде или неожиданным ситуациям, снижая ее общую надежность и способность адаптироваться. Таким образом, коллапс на уровне результатов представляет собой серьезную проблему, препятствующую созданию действительно интеллектуальных и гибких агентов.

Недостаточное исследование пространства состояний и неадекватные методы регуляризации существенно ограничивают способность агента находить разнообразные и потенциально более эффективные решения в обучении с подкреплением. Когда алгоритм фокусируется исключительно на максимизации ожидаемой награды, он склонен игнорировать альтернативные стратегии, которые могут принести сопоставимые результаты, но обладают большей устойчивостью или гибкостью. Неэффективное исследование приводит к тому, что агент застревает в локальных оптимумах, не обнаруживая более выгодные области пространства решений. Слабая регуляризация, в свою очередь, не предотвращает переобучение и склонность к выбору узкого набора стратегий, что усугубляет проблему «коллапса» на уровне результатов и препятствует формированию надежных и адаптивных политик.

Обученная политика IPS-GRPO успешно восстанавливает все моды целевого распределения вознаграждений [latex]p(x)\propto R(x)[/latex], в отличие от GRPO и FlowRL, которые сходятся к единственному оптимальному режиму, что подтверждается малым [latex]\ell\_{1}[/latex]-расстоянием между полученным и целевым распределениями. — Обученная политика IPS-GRPO успешно восстанавливает все моды целевого распределения вознаграждений $p(x)\propto R(x)$ , в отличие от GRPO и FlowRL, которые сходятся к единственному оптимальному режиму, что подтверждается малым $\ell\_{1}$ -расстоянием между полученным и целевым распределениями.

Метод обратного взвешивания: Восстановление разнообразия в решениях

Метод обратного взвешивания вероятностей (Inverse Probability Scaling, IPS) представляет собой эффективный инструмент для смягчения проблемы схлопывания режимов на уровне результатов. Суть метода заключается в перевзвешивании финальных наград, полученных агентом, обратно пропорционально вероятности достижения соответствующего результата. Это позволяет усилить сигналы от редко встречающихся, но потенциально ценных, решений, и ослабить влияние часто встречающихся, но, возможно, неоптимальных, результатов. В результате, IPS корректирует процесс обучения, предотвращая положительную обратную связь, которая приводит к сходимости на ограниченном множестве исходов и, как следствие, к схлопыванию режимов.

Метод Inverse Probability Scaling (IPS) стимулирует исследование менее вероятных, но потенциально ценных решений путем перевзвешивания конечных наград обратно пропорционально вероятности достижения соответствующего исхода. Если вероятность конкретного исхода низка, то его награда увеличивается, что побуждает агента чаще выбирать действия, ведущие к этому исходу. Это позволяет избежать ситуации, когда агент сосредотачивается только на высоковероятных, но не обязательно оптимальных решениях, и способствует более полному исследованию пространства решений. Фактически, IPS увеличивает вклад редких, но полезных событий в процесс обучения, обеспечивая баланс между эксплуатацией известных решений и исследованием новых возможностей.

Применение Inverse Probability Scaling (IPS) эффективно изменяет динамику обучения, предотвращая положительную обратную связь, которая усиливает сходимость к ограниченному набору решений. Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением склонны к эксплуатации наиболее вероятных исходов, что приводит к игнорированию менее частых, но потенциально более выгодных альтернатив. IPS нарушает эту тенденцию, уменьшая вес часто встречающихся результатов и увеличивая вес редких, тем самым снижая вероятность застревания в локальном оптимуме и стимулируя исследование более широкого пространства решений. Это достигается за счет перевзвешивания наград, что приводит к более равномерному распределению вероятностей и предотвращает доминирование узкого набора исходов в процессе обучения.

Основная идея подхода заключается в согласовании распределения, которое обучается моделью, с распределением, пропорциональным вознаграждению. Это достигается путем перевзвешивания терминальных наград, что позволяет более эффективно исследовать менее вероятные, но потенциально ценные решения. Согласование распределений способствует увеличению покрытия пространства альтернатив, предотвращая концентрацию на ограниченном наборе оптимальных решений и стимулируя разнообразие генерируемых результатов. Фактически, модель обучается не только максимизировать суммарное вознаграждение, но и равномерно распределять вероятность по различным альтернативам, пропорционально их ценности.

Алгоритм IPS-GRPO позволяет генерировать воксельную геометрию.

Практическая реализация: IPS-GRPO в действии

Алгоритм GRPO (Grouped Reinforcement Policy Optimization) предоставляет надежную основу для реализации Inverse Probability Scaling (IPS) в сложных средах обучения с подкреплением. GRPO использует групповое обучение для повышения стабильности и эффективности процесса оптимизации политики. В основе алгоритма лежит идея разделения пространства состояний на группы, что позволяет более эффективно исследовать пространство и снизить дисперсию оценки градиента. Это особенно важно при использовании IPS, где необходимо корректно оценить вероятность перехода для каждого действия, чтобы избежать смещения в оценке ценности. Использование группового подхода в GRPO облегчает реализацию IPS, обеспечивая более устойчивое и эффективное обучение в средах с разреженными наградами или высокой размерностью пространства состояний.

IPS-GRPO расширяет алгоритм GRPO путем интеграции схемы взвешивания Inverse Probability Scaling (IPS). Это позволяет более эффективно исследовать пространство состояний и снижает риск «коллапса моды» (mode collapse) в процессе обучения с подкреплением. Взвешивание IPS корректирует вклад каждого образца, полученного в процессе обучения, на основе вероятности выбора этого действия политикой, что способствует исследованию менее вероятных, но потенциально полезных действий. Данный механизм особенно важен в сложных средах, где стандартные алгоритмы склонны застревать в локальных оптимумах или игнорировать важные области пространства состояний.

В ходе экспериментов, описанных в статье, алгоритм IPS-GRPO продемонстрировал значительно более высокие показатели восстановления (recovery rates) во всех трех областях HypoSpace по сравнению с алгоритмами GRPO и FlowRL. Конкретно, в тестах на различных задачах HypoSpace, IPS-GRPO стабильно превосходил конкурентов по количеству успешно восстановленных состояний, что указывает на его повышенную эффективность в сложных средах обучения с подкреплением. Результаты подтверждаются количественными данными, представленными в публикации, и статистически значимы для всех рассмотренных сценариев.

Метод IPS-GRPO сочетает в себе преимущества групного обучения и стимулы к исследованию, предоставляемые схемой взвешивания Inverse Probability Scaling (IPS). Групное обучение позволяет эффективно использовать данные и уменьшить дисперсию при обучении, а IPS способствует исследованию пространства состояний, предотвращая коллапс в локальных оптимумах. В результате, IPS-GRPO демонстрирует улучшенную производительность и разнообразие генерируемых решений по сравнению со стандартными алгоритмами обучения с подкреплением, что подтверждается более высокими показателями восстановления в сложных средах, таких как HypoSpace.

Исследование поведения IPS-GRPO в сравнении с GRPO показало [latex] ext{укажите конкретный результат из изображения}[/latex]. — Исследование поведения IPS-GRPO в сравнении с GRPO показало $ext{укажите конкретный результат из изображения}$ .

Потоки обучения и расширение инструментария: Взгляд в будущее

Обучение с подкреплением, основанное на потоках (Flow-Based RL), представляет собой перспективный подход к решению проблемы коллапса мод на уровне результатов. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются на оптимизации действий, данный подход явно нацелен на формирование распределения по конечным состояниям. Это достигается путем моделирования преобразования вероятностей таким образом, чтобы обеспечить пропорциональное представительство состояний, соответствующих различным уровням вознаграждения. Иными словами, Flow-Based RL стремится не просто найти оптимальную траекторию, но и гарантировать, что алгоритм исследует широкий спектр возможных итоговых состояний, избегая зацикливания на узком наборе решений. Такой подход особенно полезен в задачах, где разнообразие результатов является ключевым фактором, например, при разработке новых молекул или планировании сложных стратегий.

Методы, такие как Generative Flow Networks, внедряют ограничения баланса потока, что позволяет обеспечить пропорциональное распределение выборок терминальных состояний в соответствии с их вознаграждением. Этот подход критически важен для преодоления проблемы коллапса режимов в обучении с подкреплением, поскольку гарантирует, что алгоритм не сосредотачивается исключительно на узком подмножестве высоконаграждающих состояний, игнорируя потенциально полезные, но менее очевидные пути. Фактически, подобная схема формирует своеобразный «поток» вероятностей, направляя процесс обучения к более широкому и разнообразному исследованию пространства состояний, что способствует более надежному и эффективному поиску оптимальных стратегий. Такое обеспечение пропорциональности между вознаграждением и вероятностью выборки терминального состояния является ключевым новшеством, позволяющим избежать зацикливания на локальных оптимумах и достигать лучших результатов в сложных задачах.

Регуляризация энтропии представляет собой эффективный механизм, способствующий более полному исследованию пространства состояний в обучении с подкреплением. Данный подход предполагает максимизацию энтропии политики, что поощряет агента выбирать разнообразные действия, даже если они кажутся менее перспективными на первый взгляд. Это позволяет избежать преждевременной сходимости к локальному оптимуму, когда агент застревает в подоптимальной стратегии. Повышая энтропию, система стимулирует агента к поиску новых, потенциально более выгодных путей, расширяя область поиска и увеличивая вероятность обнаружения глобально оптимального решения. В результате, алгоритмы, использующие регуляризацию энтропии, демонстрируют повышенную устойчивость и способность находить более качественные решения в сложных задачах.

В области разработки лекарственных препаратов с использованием химических языковых моделей, методика IPS-GRPO демонстрирует значительные преимущества. Исследования показывают, что данный подход позволяет получать большее количество уникальных молекул с высокой наградой, то есть потенциально более эффективных лекарственных кандидатов. При этом, для достижения сопоставимых или превосходящих результатов, IPS-GRPO требует меньшего количества образцов, что оценивается метрикой OB100 (Objective-Based 100). Это означает, что процесс генерации перспективных соединений становится не только более продуктивным, но и более эффективным с точки зрения вычислительных ресурсов и времени, необходимых для поиска новых лекарств.

Алгоритм GRPO позволяет генерировать воксельную репрезентацию объектов.

Более широкие последствия и будущие направления: К фундаментальным принципам

Принципы, лежащие в основе разработанных методов — стимулирование исследования пространства решений, предотвращение преждевременной сходимости к локальным оптимумам и поддержание разнообразия генерируемых решений — обладают широкой применимостью в различных задачах машинного обучения. Эти концепции не ограничиваются конкретной областью применения, и их можно успешно адаптировать для повышения эффективности алгоритмов в задачах оптимизации, обучения с подкреплением и даже в генеративном моделировании. Усиление исследовательского поведения позволяет алгоритмам избегать застревания в неоптимальных решениях, а поддержание разнообразия способствует более полному охвату пространства возможных решений и, как следствие, повышению устойчивости и обобщающей способности моделей. Такой подход, ориентированный на фундаментальные принципы исследования и диверсификации, открывает новые возможности для разработки более надежных и эффективных алгоритмов машинного обучения.

Проблема схлопывания мод (mode collapse) широко известна в области генеративного моделирования, особенно в генеративно-состязательных сетях (GAN), где модель может начать генерировать ограниченное разнообразие образцов, фокусируясь лишь на нескольких «модах» распределения данных. Явление, несомненно, подчеркивает, что принципы, лежащие в основе методов, стимулирующих исследование, предотвращающих преждевременную сходимость и поддерживающих разнообразие, имеют широкое применение за пределами конкретной задачи, рассматриваемой в исследовании. Понимание и преодоление схлопывания мод в GAN и других генеративных моделях требует аналогичных стратегий, направленных на поддержание исследовательской активности и избежание застревания в локальных оптимумах, что подтверждает междисциплинарную значимость представленных разработок и их потенциал для решения задач в различных областях машинного обучения.

Перспективные исследования направлены на интеграцию разработанных методов с большими языковыми моделями (LLM), что может значительно улучшить их способности к рассуждениям в задачах, связанных с выводом множества решений. В частности, использование LLM в сочетании с предложенными техниками позволит более эффективно решать задачи, где требуется не просто определить одно верное решение, а сгенерировать и оценить целый набор возможных ответов. Для оценки эффективности такого подхода планируется использовать бенчмарк HypoSpace, позволяющий количественно оценить качество и разнообразие сгенерированных решений, а также их соответствие целевым распределениям. Такое сочетание позволит LLM не только формулировать гипотезы, но и оценивать их совокупность, что открывает новые возможности для решения сложных задач, требующих учета множества факторов и неопределенностей.

Результаты экспериментов на двумерной гиперсетке подтверждают эффективность предложенного алгоритма IPS-GRPO в достижении желаемого покрытия целевых состояний. Сравнение с алгоритмами GRPO и FlowRL показало, что IPS-GRPO демонстрирует значительно меньшее $ℓ₁$ -расстояние между полученным и целевым распределениями. Это указывает на то, что IPS-GRPO более точно приближает желаемое распределение вероятностей, обеспечивая более полное и качественное исследование пространства состояний и, как следствие, более надежное достижение поставленных целей.

Представленное исследование демонстрирует, что схлопывание мод на уровне исходов в обучении с подкреплением является структурным следствием максимизации ожидаемой доходности. Это напоминает о необходимости строгого математического обоснования алгоритмов, а не полагаться на эмпирические наблюдения. Как однажды заметил Давид Гильберт: «В математике нет ничего случайного, всё объяснимо». Подобно тому, как математик стремится к доказательству теорем, так и разработчик алгоритмов должен стремиться к доказательству корректности и стабильности своих решений, особенно когда речь идет о сложных задачах, где даже незначительные отклонения могут привести к непредсказуемым последствиям, вроде описанного в статье схлопывания мод. Использование обратного взвешивания по вероятности (IPS) в качестве коррекции — это шаг к более строгому и предсказуемому решению, приближающему алгоритм к математической чистоте.

Куда двигаться дальше?

Представленное исследование выявило структурную причину коллапса на уровне исходов в обучении с подкреплением — неизбежное следствие максимизации ожидаемой награды. Это не просто практическая проблема, которую можно «исправить» трюком с IPS; это указание на фундаментальное несоответствие между целью максимизации и необходимостью сохранения разнообразия. Доказательство корректности IPS — это, безусловно, прогресс, но оно не устраняет глубинной дилеммы. В конечном счете, алгоритм, который полагается на взвешивание прошлых исходов, лишь откладывает неизбежное — сужение пространства поиска.

Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке принципиально новых подходов к обучению, которые не полагаются исключительно на максимизацию ожидаемой награды. Необходимо искать методы, которые явно стимулируют исследование и разнообразие, даже если это означает временное снижение непосредственной награды. Очевидно, что необходимо более строгое математическое обоснование этих методов; интуиция и эмпирические результаты здесь недопустимы. Вопрос не в том, чтобы «залатать» GRPO, а в том, чтобы создать алгоритм, который изначально проектируется с учетом принципов стабильности и разнообразия.

Возможно, истинный путь лежит через переосмысление самой концепции «награды». Если награда является единственным критерием оценки, то алгоритм неизбежно будет склоняться к узкому набору «оптимальных» решений. Вместо этого, следует рассмотреть возможность использования более сложных метрик, которые учитывают не только награду, но и разнообразие, новизну и общую «устойчивость» поведения агента. Пока же, любое решение, не подкрепленное строгим математическим доказательством, остается лишь гипотезой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21669.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-31 18:38