猫眼影戏
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胡敏珊
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猫眼影戏记者 黄贤君 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
扩散语言模子(Diffusion LLMs, dLLMs)因支持「恣意顺序天生」和并行解码而备受瞩目。直觉上,突破古板自回归(AR)「从左到右」的约束,理应付与模子更辽阔的解空间,从而在数学、代码等重大使命上解锁更强的推理潜力。
然而,本研究展现了一个反直觉的现实:目今的恣意顺序天生,反而通过「规避不确定性」收窄了模子的推理界线。
基于此,本文提出了一种回归极简的要领——JustGRPO。实验批注,在 RL 阶段让模子自回归天生,并直接用标准的 GRPO 举行训练,即可逾越目今种种针对 dLLM 设计的 RL 算法体现。更主要的是,这种训练方法在提升推理体现的同时,并未牺牲dLLM 引以为傲的并行解码能力。
论文问题:The Flexibility Trap: Why Arbitrary Order Limits Reasoning Potential in Diffusion Language Models论文链接:https://huggingface.co/papers/2601.15165项目主页:https://nzl-thu.github.io/the-flexibility-trap论文代码:https://github.com/LeapLabTHU/JustGRPO
「无邪性陷阱」:
为什么选择多反而考欠好?
为了探讨「无邪性是否等同于推理潜力」,本文引入了 Pass@k 作为焦点权衡指标。该指标量化了在 k 次采样中至少天生一个准确谜底的概率,能够有用反应模子解空间的笼罩广度以及 RL 训练可引发的推理潜力上限(Yue et al., 2025)。
比照实验涵盖了两种主要的解码模式:
恣意顺序(Arbitrary Order):允许模子凭证置信度动态选择天生顺序,这是扩散语言模子的标准解码方法。AR 顺序(AR Order):约束模子遵照古板 LLM 从左到右的天生顺序。
实验效果展现了一个值得深思的趋势:虽然恣意顺序在 k=1 时体现尚可,但随着采样次数 k 的增添,AR 顺序的 Pass@k 曲线不但攀升速率更快,且最终抵达的上限显著更高。这批注,在涉及重大推理时,AR 顺序现实上可资助模子笼罩更辽阔的准确解空间。
图:限制 dLLM 使用标准的 AR 顺序,反而比无邪的恣意顺序拥有更高的推理上限。
熵坍塌征象
为何看似受限的 AR 顺序反而更具潜力?这与两种顺序如那里置不确定性有关。
在自回归模式下,模子被迫直面第一个未知 Token;而在恣意顺序模式下,模子则有跳过(bypass)目今不确定 Token、优先填充后续更确定的内容的「特权」。统计显示,被频仍跳过的往往是诸如「Therefore」、「Thus」、「To」等逻辑衔接词(下图左):
图左:恣意顺序下,模子倾向于跳过不确定token而先填后续token,且这些被跳过的token往往是一些逻辑衔接词;图右:这些逻辑衔接词解码时的entropy显著低于自回归顺序(虚线代表average token entropy)。以上效果为LLaDA-Instruct在MATH-500数据集的效果。
已有事情(Wang et al., 2025)批注,这些逻辑衔接词往往起到通往差别推理路径的功效,且将这些词坚持高熵状态对模子探索富厚的解空间至关主要。而在恣意顺序下,这些衔接词被解码时的熵(Entropy)显著低于自回归顺序(上图右)。
我们将这种征象称为「熵降级」(Entropy Degradation)。形象地说,模子使用了恣意顺序的无邪性举行了一种「局部贪心优化」:它跳过了艰难的推理决议点,试图通过先天生后续上下文来「凑」出逻辑毗连。虽然这在单次天生中可能有用,但却牺牲了对多样化推理路径的有用探索。
图:恣意顺序天生倾向于绕过高熵的逻辑毗连词,导致解空间过早坍缩。
返璞归真:
JustGRPO
既然「恣意顺序」反而可能限制推理路径的探索,本文提出了一种回归极简的要领——JustGRPO。差别于现有 RL 算法,JustGRPO 不再试图用种种近似处置惩罚以显式保存恣意顺序特征,而是选择了一条更为彻底的路径:
在 RL 训练阶段,直接摒弃对恣意顺序的执念,强制扩散语言模子接纳自回归(AR)顺序天生。这样不但坚持了更辽阔的推理路径,同时也让我们得以直接复用成熟的 GRPO 算法举行优化。这种「天生轨迹简直定性」也自然使得强化学习时的信用分派(Credit Assignment)越发清晰,有助于模子更有用地学习鲁棒的联合漫衍。
值得一提的是:「训练时的约束」≠「推理时的退化」
自回归的约束仅保存于训练阶段。它的目的是为了让模子更有用地举行 RL 阶段的探索与信用分派,模子自己的双向注重力机制并未被破损。一旦训练完成,我们依然可以在推理阶段无损地应用并行解码,在享受 AR 训练带来的更优推理体现的同时,保存扩散模子引以为傲的天生速率。
实验效果:
简朴,但极其有用
性能大幅提升
在数学推理和代码天生这两类通用的推理使命上,JustGRPO 均有优异的体现:
数学推理:在 GSM8K 和 MATH-500 上,模子展现了极高的推理上限,准确率最高划分可达 89.8% 和 45.2%,相比之前的最佳要领(SPG)显著提升。
代码天生:在 HumanEval 与 MBPP 数据集上,准确率划分抵达 49.4% 和 52.4%。
表:JustGRPO在多个基准测试中逾越了现有的 dLLM 强化学习要领,基座模子:LLaDA-Instruct。注:LLaDA-1.5使用了大规模私有数据集训练、LLaDOU在训练中引入了特殊?,因此未列入比照。
并行能力不但没丢,还更强了
一个可能的担心是:用 AR 方法训练是否会让 dLLM 退化,失去其并行优势?实验效果恰恰相反。使用现成的 training-free 并行采样器(Ben-Hamu et al., 2025),JustGRPO 训练后的模子在并行解码下体现更佳。例如在 MBPP 数据集上,当每步并行解码 5 个 Token 时,JustGRPO 相比基座模子(LLaDA-Instruct)的准确率优势从单步的 10.6% 扩大到了25.5%。
这批注训练后的模子学到了更鲁棒的联合漫衍,使其更能顺应并行采样历程中的近似误差。
图:JustGRPO 训练后的模子在并行解码时体现出更好的速率-精度权衡。
结语:
少即是多
这篇事情挑战了该领域的一个普遍假设,即「必需在 RL 中保存恣意顺序无邪性」。事实证实,通过限制训练时的天生顺序,迫使模子直面逻辑分叉点的高不确定性,反而能更有用地引发 dLLMs 的推理潜能。
JustGRPO以一种极简的方法,实现了推理能力的大幅提升,同时未牺牲扩散模子标记性的推理速率。也希望借此事情启发社区重新审阅「恣意顺序天生」在通用推理使命中的真实价值。
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