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Une étude de l'apprentissage par renforcement pour les grands modèles de raisonnement

Created by
  • Haebom

Auteur

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

Contour

Cet article examine les avancées récentes de l'apprentissage par renforcement (RL) pour améliorer les capacités d'inférence des modèles de langage à grande échelle (MLH). L'apprentissage par renforcement a démontré un succès remarquable dans l'amélioration des performances des MLH, notamment pour des tâches logiques complexes telles que les mathématiques et le codage, et est devenu une méthodologie fondamentale pour convertir les MLH en modèles d'inférence (MRI). Cependant, malgré les progrès rapides de l'apprentissage par renforcement, son extension aux MLH et aux MRI se heurte à des défis fondamentaux, non seulement en termes de ressources de calcul, mais aussi de conception d'algorithmes, de données d'apprentissage et d'infrastructure. Il est donc opportun de revenir sur les progrès du domaine, de réévaluer sa trajectoire et d'explorer des stratégies pour accroître l'évolutivité de l'apprentissage par renforcement vers la superintelligence artificielle (ASI). Plus précisément, suite à la sortie de DeepSeek-R1, nous examinons les recherches sur l'application de l'apprentissage par renforcement aux MLH et aux MRI pour l'inférence, en examinant les composants sous-jacents, les principaux défis, les ressources d'apprentissage et les applications ultérieures afin d'identifier les opportunités et les orientations futures dans ce domaine en pleine évolution. Nous espérons que cet article stimulera les recherches futures sur le RL pour une gamme plus large de modèles d’inférence.

Takeaways, Limitations

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Takeaways: Nous démontrons l'utilité de l'apprentissage par renforcement pour améliorer les capacités d'inférence des LLM et soulignons son importance comme méthodologie fondamentale pour le développement des LRM. Nous analysons les tendances de la recherche depuis DeepSeek-R1 et suggérons des orientations futures. Nous espérons que cela contribuera à stimuler la recherche en apprentissage par renforcement pour un plus large éventail de modèles d'inférence.
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Limitations : Une analyse approfondie des limites d'évolutivité du RL (ressources de calcul, conception des algorithmes, données d'apprentissage, infrastructure) peut faire défaut. Une feuille de route concrète pour l'applicabilité du RL à l'IAS peut ne pas être présentée. L'accent peut être mis sur des aperçus généraux plutôt que sur des descriptions détaillées d'algorithmes ou de modèles spécifiques, et les détails techniques peuvent manquer.
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