El cuello de botella de la exploración en LLM: La próxima frontera de la recopilación de experiencias
El éxito de los grandes modelos de lenguaje (LLM) depende del preentrenamiento masivo en grandes cantidades de datos de texto, un recurso que eventualmente se agotará. El futuro de la IA cambiará hacia una "Era de la Experiencia", donde la recopilación eficiente del tipo correcto de experiencia beneficiosa para el aprendizaje será crucial, en lugar de simplemente apilar parámetros. Este artículo explora cómo el preentrenamiento resuelve implícitamente parte del problema de la exploración y cómo una mejor exploración lleva a una mejor generalización. El autor propone que la exploración consta de dos ejes: "muestreo del mundo" (elegir entornos de aprendizaje) y "muestreo de trayectoria" (recopilar datos dentro de los entornos). La futura escala de la IA debe optimizar la densidad de información en estos dos ejes, asignando eficientemente los recursos computacionales en lugar de simplemente buscar la escala de parámetros o el volumen de datos.
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