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Which Rollout Taught It That? BehaviorTrace and the Limits of Training-Data Attribution in Online RL
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- BehaviorTrace evaluates training-data attribution methods for online RL fine-tuning, revealing that gradient-based attribution signals often come from confounds rather than true causal links.
- Warum es zählt
- Engineers building interpretable RL systems or auditing which training examples shaped model behavior need robust attribution methods that resist false positives.
- Achtung
- Simple gradient ranking and model fluency alone can match or exceed targeted attribution methods, suggesting current approaches may not reliably identify true causal training rollouts.
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- language model
- fine-tun
- eval
- reinforcement learning
- grpo
Die Patterns dahinter
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Online Learning for Agents
- Progressive Rollout & Shadow Mode
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
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