Escalando RL: Predicción del siguiente token en la web

El autor argumenta que el aprendizaje por refuerzo (RL) es la próxima frontera para el entrenamiento de modelos de IA. Los enfoques actuales de escalar múltiples entornos simultáneamente son desordenados. En cambio, el autor propone entrenar modelos para razonar usando RL para la predicción del siguiente token en conjuntos de datos a escala web. Esto aprovecha la gran cantidad de datos web disponibles, yendo más allá de las limitaciones de los conjuntos de datos de entrenamiento RL actuales centrados en problemas de matemáticas y código. Al unificar RL con la predicción del siguiente token, el enfoque promete crear modelos de razonamiento significativamente más potentes.