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Este artículo aborda la fiabilidad de la investigación sobre la mejora del rendimiento de inferencia de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) mediante aprendizaje por refuerzo (RL). Si bien investigaciones previas han demostrado mejoras de rendimiento en la familia de modelos Qwen2.5, incluso con señales de recompensa aleatorias o incorrectas, señalamos que esto puede ser poco fiable debido a la posibilidad de contaminación de datos en benchmarks como MATH-500, AMC y AIME. Por lo tanto, presentamos un nuevo conjunto de datos, RandomCalculation, que genera problemas aritméticos completamente limpios de longitud y dificultad arbitrarias. Con este conjunto de datos, demostramos que solo las señales de recompensa precisas mejoran el rendimiento de inferencia matemática de los modelos. También realizamos un análisis exhaustivo de las diferencias de rendimiento observadas entre los benchmarks MATH-500 y RandomCalculation, y proponemos que la investigación futura utilice benchmarks no corruptos y pruebe una gama más amplia de familias de modelos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un estudio sobre la mejora de la capacidad de inferencia de LLM mediante el aprendizaje de refuerzo reveló la gravedad de la contaminación de datos.
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Presentamos un nuevo benchmark RandomCalculation sin contaminación de datos.
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Demostramos que sólo las señales de recompensa precisas mejoran la capacidad de razonamiento matemático de LLM.
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Presentar una metodología de evaluación confiable para futuras investigaciones (utilizando puntos de referencia no contaminados y probando diversas familias de modelos).
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Limitations:
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El conjunto de datos RandomCalculation está limitado a un dominio específico (problemas aritméticos).
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El modelo utilizado en el análisis se centró en la serie Qwen2.5, lo que requiere más investigación sobre generalización.
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Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización a otros tipos de señales de recompensa o métodos de aprendizaje de refuerzo.
