Daily Arxiv

Esta página recopila y organiza artículos sobre inteligencia artificial publicados en todo el mundo.
La información aquí presentada se resume utilizando Google Gemini y el sitio se gestiona sin fines de lucro.
Los derechos de autor de los artículos pertenecen a sus autores y a las instituciones correspondientes; al compartir el contenido, basta con citar la fuente.

Una encuesta sobre aprendizaje de refuerzo para modelos de razonamiento de gran tamaño

Created by
  • Haebom

Autor

Kaiyan Zhang, Yuxin Zuo, Bingxiang He, Youbang Sun, Runze Liu, Che Jiang, Yuchen Fan, Kai Tian, ​​​​Guoli Jia, Pengfei Li, Yu Fu, Xingtai Lv, Yuchen Zhang, Sihang Zeng, Shang Qu, Haozhan Li, Shijie Wang, Yuru Wang, Liu, Zonglin Li, Huayu Chen, Xiaoye Qu, Yafu Li, Weize Chen, Zhenzhao Yuan, Junqi Gao, Dong Li, Zhiyuan Ma, Ganqu Cui, Zhiyuan Liu, Biqing Qi, Ning Ding, Bowen Zhou

Describir

Este artículo examina los avances recientes en aprendizaje por refuerzo (AR) para mejorar la capacidad de inferencia de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). El AR ha demostrado un éxito notable en la mejora del rendimiento de los LLM, especialmente en tareas lógicas complejas como matemáticas y programación, y se ha convertido en una metodología fundamental para convertir los LLM en modelos de inferencia (LRM). Sin embargo, a pesar del rápido progreso del AR, su extensión a los LLM y LRM enfrenta desafíos fundamentales no solo en términos de recursos computacionales, sino también en términos de diseño de algoritmos, datos de entrenamiento e infraestructura. Por lo tanto, es oportuno revisar el progreso del campo, reevaluar su trayectoria y explorar estrategias para aumentar la escalabilidad del AR hacia la superinteligencia artificial (ASI). Específicamente, tras el lanzamiento de DeepSeek-R1, examinamos la investigación sobre la aplicación del AR a los LLM y LRM para la inferencia, examinando los componentes subyacentes, los desafíos clave, los recursos de entrenamiento y las aplicaciones posteriores para identificar oportunidades y direcciones futuras en este campo en rápida evolución. Esperamos que este artículo estimule futuras investigaciones sobre RL para una gama más amplia de modelos de inferencia.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways: Demostramos la utilidad del aprendizaje automático (RL) para mejorar la capacidad de inferencia de los LLM y enfatizamos su importancia como metodología fundamental para el desarrollo de LRM. Analizamos las tendencias de investigación desde DeepSeek-R1 y sugerimos futuras líneas de investigación. Esperamos que esto contribuya a impulsar la investigación en RL para una gama más amplia de modelos de inferencia.
•
Limitations: Podría faltar un análisis exhaustivo de las limitaciones de escalabilidad del RL (recursos computacionales, diseño de algoritmos, datos de entrenamiento, infraestructura). Podría no presentarse una hoja de ruta concreta para la aplicabilidad del RL para lograr la ASI. El enfoque podría centrarse en descripciones generales en lugar de descripciones detalladas de algoritmos o modelos específicos, y podría carecer de detalles técnicos detallados.
👍
Made with Slashpage