Cómo usar el aprendizaje de refuerzo con modelos de idiomas grandes

Imagina tratar de enseñarle a un niño cómo resolver un problema matemático complicado. Puede comenzar mostrándoles ejemplos, guiándolos paso a paso y alentándolos a pensar críticamente sobre su enfoque. Pero, ¿qué pasa si, a pesar de sus mejores esfuerzos, siguen cometiendo los mismos errores o luchan por encontrar nuevas soluciones? Esto es un poco como lo que enfrentan los investigadores al capacitar a los modelos de idiomas grandes (LLM) para razonar de manera efectiva. Estos modelos, aunque potentes, a menudo tropiezan cuando se trata de consistencia o abordan problemas complejos de varios pasos. Ahí es donde entra en el aprendizaje de refuerzo (RL), una forma de refinar y guiar a estos modelos para pensar con más claridad y responder con mayor precisión.

En esta guía de Trelis Research, aprenda cómo se está utilizando RL para mejorar las LLM, especialmente en tareas de razonamiento que requieren algo más que comprensión a nivel de superficie. Al combinar técnicas como ajuste fino supervisado (SFT) y métodos de optimización avanzados, los investigadores están encontrando formas de mejorar la precisión, la consistencia e incluso la forma en que los modelos AI formatan sus respuestas. Ya sea que se trate de resolver problemas matemáticos de la escuela o abordar desafíos de razonamiento más complejos, el proceso iterativo de capacitación y ajuste es abrir nuevas posibilidades. Si alguna vez te has preguntado cómo estos modelos se están volviendo más inteligentes, o por qué todavía se pierden la marca, estás en el lugar correcto.

Aprendizaje de refuerzo para LLMS

Conjuntos de datos y métricas de evaluación

El aprendizaje de refuerzo (RL) está surgiendo como un componente crítico para mejorar las capacidades de razonamiento de los modelos de idiomas grandes (LLM). Al integrar RL con el ajuste fino supervisado (SFT) y las técnicas de optimización avanzada, los investigadores tienen como objetivo mejorar la precisión del modelo, la consistencia y la claridad de la respuesta. La efectividad de las técnicas de aprendizaje de refuerzo en LLM se mide utilizando conjuntos de datos y métricas de evaluación cuidadosamente seleccionadas. Estas herramientas son esenciales para evaluar tanto la precisión como la consistencia de los resultados del modelo.

• GSM8K: Este conjunto de datos consiste en problemas matemáticos de la escuela primaria con respuestas verificables, por lo que es un punto de referencia confiable para evaluar la precisión del razonamiento.
• ARCO: Un conjunto de datos más complejo que incluye tareas de razonamiento de varios pasos, desafiando modelos para demostrar capacidades más profundas de resolución de problemas.

Las métricas de evaluación juegan un papel fundamental en la cuantificación del rendimiento:

• Pasar@k: Mide si al menos una respuesta correcta se genera dentro de K muestras, enfatizando la capacidad del modelo para producir resultados precisos.
• Mayoría@K: Se centra en la consistencia mediante la evaluación de si la mayoría de las muestras de K son correctas, proporcionando información sobre la confiabilidad del razonamiento del modelo.

Estos conjuntos de datos y métricas ofrecen colectivamente un marco integral para analizar las fortalezas y limitaciones de las LLM mejoradas por RL.

Modelos supervisados ​​de ajuste fino y de base

El ajuste fino (SFT) supervisado es un paso fundamental en el entrenamiento de LLM. Al exponer modelos a conjuntos de datos con respuestas correctas verificadas, SFT mejora la consistencia de la respuesta, como se refleja en las puntuaciones de mayoría@K mejoradas. Sin embargo, su impacto en Pass@K es limitado, lo que indica que SFT por sí sola no puede mejorar significativamente la generación de respuestas correctas novedosas. Esta limitación subraya la necesidad de integrar técnicas de aprendizaje de refuerzo.

Los modelos de referencia sirven como puntos de referencia para evaluar el progreso. Por ejemplo, el modelo LLAMA 1B logró aproximadamente el 79% de pase@8 y 30% mayoritario@8 en el conjunto de datos GSM8K. Estos resultados resaltan la capacidad del modelo para generar algunas respuestas correctas al tiempo que revela lagunas en la profundidad y consistencia del razonamiento. Dichos puntos de referencia proporcionan un punto de partida para las mejoras iterativas a través de RL y otros métodos avanzados.

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Técnicas de aprendizaje de refuerzo y optimización

El aprendizaje de refuerzo introduce metodologías iterativas que refinan el rendimiento del modelo más allá de las capacidades de SFT. Las técnicas como la optimización de preferencia de odds ratio (ORPO) y la optimización de políticas relativas del grupo (GRPO) están diseñadas para abordar desafíos específicos en razonamiento y consistencia.

HUÉRFANO Combina la pérdida de entropía cruzada con un término de optimización de preferencias, ajustando las probabilidades del modelo para favorecer las respuestas preferidas mientras penaliza las rechazadas. Este enfoque mejora la consistencia, como lo demuestran los puntajes de la mayoría más altos@K, pero su impacto en Pass@K sigue siendo comparable a SFT. Esto sugiere que, si bien ORPO mejora la confiabilidad, no expande significativamente la capacidad del modelo para descubrir nuevas respuestas correctas.

Grpojunto con métodos establecidos como la optimización de políticas proximales (PPO) y la optimización de políticas de la región de confianza (TRPO), ofrece vías adicionales para el ajuste fino. Estas técnicas se aplican de forma iterativa, lo que permite a los investigadores experimentar con diferentes estrategias para mejorar tanto la precisión como la consistencia. A pesar de estos avances, los desafíos persisten, particularmente en la mejora de los puntajes Pass@K, que miden la generación de respuestas correctas novedosas.

Eficiencia rápida de ingeniería y capacitación

La ingeniería rápida es una estrategia crucial para guiar a los LLM hacia un mejor razonamiento y claridad de respuesta. Las técnicas como la incrustación de etiquetas de «pensar» fomentan el razonamiento paso a paso, mientras que los requisitos de formato estrictos durante la capacitación aseguran que los resultados se alineen con los comportamientos deseados. Estos métodos no solo mejoran la precisión, sino que también mejoran la legibilidad y la usabilidad de las respuestas del modelo.

La capacitación e inferencia eficientes están respaldadas por herramientas como SG Lang y Onnx Sloth. Los métodos de ajuste fino de los parámetros, como la adaptación de bajo rango (LORA), permiten a los investigadores optimizar modelos sin requerir recursos computacionales extensos. Además, la sintonización de hiperparameter, ajustando variables como las tasas de aprendizaje y los tamaños de lotes, refina más el rendimiento, asegurándose de que los modelos alcancen su máximo potencial dentro de las limitaciones de recursos.

Desafíos y direcciones futuras

Aplicar el aprendizaje de refuerzo a LLMS presenta varios desafíos que requieren soluciones innovadoras:

• Pequeños conjuntos de datos de evaluación: Los conjuntos de datos limitados pueden introducir ruido, complicar la interpretación de los resultados y obstaculizar el desarrollo de modelos robustos.
• Pase@k limitaciones: Mejorar la capacidad del modelo para generar nuevas respuestas correctas sigue siendo un obstáculo significativo, particularmente para modelos más pequeños.
• Sensibilidad del hiperparameter: Los parámetros de ajuste fino exigen una calibración cuidadosa para maximizar la efectividad de las técnicas RL, agregando complejidad al proceso de capacitación.

Mirando hacia el futuro, los investigadores están explorando métodos RL avanzados como GRPO para abordar estos desafíos. Las técnicas que fomentan la autocorrección, como las indicaciones de «espera», también están bajo investigación. Los experimentos de escala a modelos más grandes y conjuntos de datos más complejos ofrecen otra vía prometedora para superar las limitaciones actuales. Estos esfuerzos apuntan a desbloquear nuevas capacidades de razonamiento, allanando el camino para LLM más precisos y consistentes.

Crédito de los medios: Trelis Research

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