Skalierung von RL: Vorhersage des nächsten Tokens im Web

Der Autor argumentiert, dass Reinforcement Learning (RL) die nächste Grenze für das Training von KI-Modellen darstellt. Die aktuellen Ansätze, viele Umgebungen gleichzeitig zu skalieren, sind unübersichtlich. Stattdessen schlägt der Autor vor, Modelle zum Schlussfolgern zu trainieren, indem RL für die Vorhersage des nächsten Tokens auf webskalierten Datensätzen verwendet wird. Dies nutzt die riesige Menge an leicht verfügbaren Webdaten und geht über die Grenzen der aktuellen RL-Trainingsdatensätze hinaus, die sich auf mathematische und Code-Probleme konzentrieren. Durch die Vereinigung von RL mit der Vorhersage des nächsten Tokens verspricht der Ansatz, deutlich leistungsfähigere Schlussfolgerungsmodelle zu schaffen.