[논문리뷰] Soft Adaptive Policy Optimization본 논문은 LLM(Large Language Models)의 RL(Reinforcement Learning) 학습 과정에서 발생하는 높은 분산의 토큰 레벨 중요도 비율 문제와, MoE(Mixture-of-Experts) 모델에서 증폭되는 이러한 현상으로 인한 불안정한 정책 업데이트 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Policy Optimization#Importance Ratios#Soft Clipping#Trust Region#Mixture-of-Experts#Asymmetric Temperature2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중