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GRPOはなぜ長時間学習で崩壊するのか――Qwenが出した「系列単位」の答え、GSPOGRPOはなぜ長時間学習で崩壊するのか――Qwenが出した「系列単位」の答え、GSPO

Zenn LLMコミュニティCommunity·zenn.dev·2026/06/01 21:28·2mo ago

AI2 点サマリSummary highlight

推論モデルのRL手法GRPOがトークン単位の重要度比のばらつきで長時間学習時に崩壊する問題を、一次情報（arXiv 2507.18071とQwen公式）から解説。
Qwenが提案した系列単位で最適化するGSPOがこれをどう安定化させるかを読み解く。

Explains why the GRPO reinforcement-learning method collapses during long training due to noisy token-level importance ratios, and how Qwen's sequence-level GSPO stabilises optimisation for reasoning models.

出典SourceZenn LLMコミュニティCommunity
直近30件の平均重要度Avg importance, last 301=Info · 2=Medium · 3=High
配信形式FormatブログBlog
重要度Importance重要度 MediumMedium priority(Local LLM / Open Models 230件中、同等以上 207件)(207 of 230 Local LLM / Open Models entries are equal or higher)
情報の寿命Half-life📘 中期 (チュートリアル)Medium-term (tutorial)
原文言語Source languageJA
収集日時Collected2026/06/02 19:00

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