本記事では、GSPO（Generalized Second-Order Policy Optimization）について、長さ正規化された重要度比の新たな視点を提供し、情報理論的な量との関連を確立しています。GSPOのシーケンスレベルの重みは、逆の混乱度比として表現でき、エントロピーの変化とも関連付けられます。この混乱度-エントロピーの関係は、標準的な定義に基づいていますが、GSPOを理解するための有用な視点を提供します。具体的には、アルゴリズムは混乱度比によって方策勾配の更新を重み付けしており、情報理論的な解釈を与えます。この視点は、幾何平均による対数ドメインの分散削減や専門家の混合モデルの訓練における安定性を説明するのにも役立ちます。数学的な同等性と分散予測は、制御された実験を通じて検証されています。