クレジット割り当て
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hf-papers 1日前 4LLM強化学習のクレジット割り当て、47手法を体系化したサーベイ登場From Reasoning to Agentic: Credit Assignment in Reinforcement Learning for Large Language Models
LLMの強化学習で「どの行動が結果に貢献したか」を特定するクレジット割り当て問題を包括的に調査したサーベイ論文が公開された。 推論RL（最大3万トークン）とエージェントRL（100万トークン超）の2設定を分析し、47手法をトークン/ステップ/ターン粒度×手法論の2次元で分類。 実務者向けの手法選択ガイドも提供しており、LLMエージェント開発の信頼性・効率向上に貢献する。
解説 本論文は、大規模言語モデル（LLM）の強化学習における「クレジット割り当て（Credit Assignment）」問題を包括的に調査したサーベイ論文である。クレジット割り当てとは、長い行動系列のうちどのステップが最終的な報酬に貢献したかを特定する問題で、スパースな報酬設定で特に困難になる。 著者らは47の手法を「割り当て粒度（トークン・セグメント・ステップ・ターン・マルチエージェント）」と「方法論（モンテカルロ・TD・モデルベース・ゲーム理論・情報理論）」の2次元で分類した。 代表的手法としてはVinePPO（MC法でトークンレベルの価値を推定しGSM8K等でPPOを大幅に上回る）、SPRO（ステップを除いた場合の性能差でクレジットを計算しGRPO比3.4倍の学習効率）、GiGPO（グループ内グループのアドバンテージ計算でALFWorldにて+12%）などが紹介されている。 エージェントRL特有の課題として、確率的環境・部分観測・100ターン超の長いホライズン・異種アクション・検証困難な中間状態が挙げられており、これらがReasoningRL手法の直接適用を困難にしている点を明示。2026年3月に独立して3本の事後分析（ヒンドサイト）系手法が同時発表された点は分野の収束を示す重要なシグナルとして指摘されている。実務者向けの手法選択デシジョンツリーやベンチマークプロトコルも提供されており、実用性が高い。