En los últimos años, los modelos de lenguaje grande (LLM) han redefinido significativamente el campo de la inteligencia artificial (IA), lo que permite a las máquinas comprender y generar texto humano con notable competencia. Este éxito se atribuye en gran medida a los avances en metodologías de aprendizaje automático, incluidos el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo (RL). Si bien el aprendizaje supervisado ha jugado un papel crucial en la capacitación de LLMS, el aprendizaje de refuerzo se ha convertido en una herramienta poderosa para refinar y mejorar sus capacidades más allá del simple reconocimiento de patrones.
El aprendizaje de refuerzo permite a los LLM aprender de la experiencia, optimizando su comportamiento en función de las recompensas o sanciones. Se han desarrollado diferentes variantes de RL, como el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF), el aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR), la optimización de políticas relativas del grupo (GRPO) y la optimización de preferencia directa (DPO), para afilar LLMS, Asegurar su alineación con las preferencias humanas y mejorar sus habilidades de razonamiento.
Este artículo explora los diversos enfoques de aprendizaje de refuerzo que dan forma a LLM, examinando sus contribuciones e impacto en el desarrollo de la IA.
Comprender el aprendizaje de refuerzo en AI
El aprendizaje de refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno. En lugar de confiar únicamente en conjuntos de datos etiquetados, el agente toma acciones, recibe comentarios en forma de recompensas o sanciones y ajusta su estrategia en consecuencia.
Para las LLM, el aprendizaje de refuerzo asegura que los modelos generen respuestas que se alineen con las preferencias humanas, las pautas éticas y el razonamiento práctico. El objetivo no es solo producir oraciones sintácticamente correctas, sino también hacerlas útiles, significativas y alineadas con las normas sociales.
Aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF)
Una de las técnicas RL más utilizadas en el entrenamiento LLM es RLHF. En lugar de confiar únicamente en conjuntos de datos predefinidos, RLHF mejora las LLM al incorporar las preferencias humanas en el bucle de entrenamiento. Este proceso generalmente implica:
- Recopilar comentarios humanos: Los evaluadores humanos evalúan las respuestas generadas por el modelo y las clasifican en función de la calidad, la coherencia, la ayuda y la precisión.
- Entrenamiento de un modelo de recompensa: Estas clasificaciones se utilizan para entrenar un modelo de recompensa separado que predice qué salida preferirían los humanos.
- Ajuste fino con RL: El LLM está entrenado utilizando este modelo de recompensa para refinar sus respuestas basadas en las preferencias humanas.
Este enfoque se ha empleado para mejorar modelos como ChatGPT y Claude. Si bien RLHF ha desempeñado un papel vital en hacer que los LLM sean más alineados con las preferencias del usuario, reduciendo los sesgos y mejorando su capacidad para seguir instrucciones complejas, es intensivo en recursos, lo que requiere una gran cantidad de anotadores humanos para evaluar y ajustar las salidas de IA. Esta limitación llevó a los investigadores a explorar métodos alternativos, como el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación de IA (RLAIF) y el aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR).
RLAIF: Aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación de IA
A diferencia de RLHF, RLAIF se basa en las preferencias generadas por IA para entrenar LLM en lugar de la retroalimentación humana. Funciona empleando otro sistema de IA, generalmente un LLM, para evaluar y clasificar las respuestas, creando un sistema de recompensas automatizado que puede guiar el proceso de aprendizaje de LLM.
Este enfoque aborda las preocupaciones de escalabilidad asociadas con RLHF, donde las anotaciones humanas pueden ser costosas y lentas. Al emplear la retroalimentación de IA, RLAIF mejora la consistencia y la eficiencia, reduciendo la variabilidad introducida por las opiniones humanas subjetivas. Aunque RLAIF es un enfoque valioso para refinar LLM a escala, a veces puede reforzar los sesgos existentes presentes en un sistema de IA.
Aprendizaje de refuerzo con recompensas verificables (RLVR)
Mientras que RLHF y RLAIF se basan en la retroalimentación subjetiva, RLVR utiliza recompensas objetivas y verificables para capacitar a LLM. Este método es particularmente efectivo para las tareas que tienen un criterio de corrección clara, como:
- Resolución de problemas matemáticos
- Generación de código
- Procesamiento de datos estructurados
En RLVR, las respuestas del modelo se evalúan utilizando reglas o algoritmos predefinidos. Una función de recompensa verificable determina si una respuesta cumple con los criterios esperados, asignando una puntuación alta para corregir las respuestas y un puntaje bajo para incorrectos.
Este enfoque reduce la dependencia del etiquetado humano y los sesgos de IA, haciendo que el entrenamiento sea más escalable y rentable. Por ejemplo, en las tareas de razonamiento matemático, RLVR se ha utilizado para refinar modelos como De Deepseek’s R1-Zero, lo que les permite realizar una autoinforme sin intervención humana.
Optimización del aprendizaje de refuerzo para LLMS
Además de las técnicas mencionadas anteriormente que guían cómo los LLM reciben recompensas y aprenden de la retroalimentación, un aspecto igualmente crucial de RL es cómo los modelos adoptan (u optimizan) su comportamiento (o políticas) en función de estas recompensas. Aquí es donde entran en juego las técnicas de optimización avanzada.
La optimización en RL es esencialmente el proceso de actualización del comportamiento del modelo para maximizar las recompensas. Si bien los enfoques RL tradicionales a menudo sufren de inestabilidad e ineficiencia al ajustar los LLM, se han desarrollado nuevos enfoques para optimizar los LLM. Aquí están las estrategias de optimización líder utilizadas para la capacitación de LLM:
- Optimización de políticas proximales (PPO): PPO es una de las técnicas RL más utilizadas para el ajuste de LLMS. Un desafío importante en RL es garantizar que las actualizaciones del modelo mejoren el rendimiento sin cambios repentinos y drásticos que podrían reducir la calidad de la respuesta. PPO aborda esto mediante la introducción de actualizaciones de políticas controladas, refinando las respuestas del modelo de forma de forma segura para mantener la estabilidad. También equilibra la exploración y la explotación, ayudando a los modelos a descubrir mejores respuestas al tiempo que refuerzan los comportamientos efectivos. Además, PPO es eficiente en muestras, utilizando lotes de datos más pequeños para reducir el tiempo de entrenamiento mientras mantiene un alto rendimiento. Este método se usa ampliamente en modelos como ChatGPT, asegurando que las respuestas sigan siendo útiles, relevantes y alineadas con las expectativas humanas sin sobrecarsar a señales de recompensa específicas.
- Optimización de preferencias directas (DPO): DPO es otra técnica de optimización RL que se centra en optimizar directamente los resultados del modelo para alinearse con las preferencias humanas. A diferencia de los algoritmos RL tradicionales que dependen del modelado de recompensas complejas, DPO optimiza directamente el modelo basado en datos de preferencias binarias, lo que significa que simplemente determina si una salida es mejor que otra. El enfoque se basa en evaluadores humanos para clasificar múltiples respuestas generadas por el modelo para un aviso dado. Luego ajusta el modelo para aumentar la probabilidad de producir respuestas de mayor clasificación en el futuro. El DPO es particularmente efectivo en escenarios donde la obtención de modelos de recompensa detallados es difícil. Al simplificar RL, DPO permite a los modelos AI mejorar su salida sin la carga computacional asociada con técnicas de RL más complejas.
- Optimización de políticas relativas del grupo (GRPO): Uno de los últimos desarrollo en técnicas de optimización RL para LLM es GRPO. Si bien las técnicas RL típicas, como PPO, requieren un modelo de valor para estimar la ventaja de diferentes respuestas que requieren una alta potencia computacional y recursos de memoria significativos, GRPO elimina la necesidad de un modelo de valor separado mediante el uso de señales de recompensa de diferentes generaciones en el mismo aviso. Esto significa que en lugar de comparar salidas con un modelo de valor estático, los compara entre sí, reduciendo significativamente la sobrecarga computacional. Una de las aplicaciones más notables de GRPO se vio en Deepseek R1-Zero, un modelo que fue entrenado completamente sin ajustar el ajuste y logrado para desarrollar habilidades de razonamiento avanzadas a través de la autoevolución.
El resultado final
El aprendizaje de refuerzo juega un papel crucial en la refinación de modelos de idiomas grandes (LLM) al mejorar su alineación con las preferencias humanas y optimizar sus habilidades de razonamiento. Técnicas como RLHF, RLAIF y RLVR proporcionan diversos enfoques para el aprendizaje basado en recompensas, mientras que los métodos de optimización como PPO, DPO y GRPO mejoran la eficiencia y la estabilidad de la capacitación. A medida que los LLM continúan evolucionando, el papel del aprendizaje de refuerzo se vuelve crítico para hacer que estos modelos sean más inteligentes, éticos y razonables.
