Mise à l'échelle de l'apprentissage par renforcement : Prédiction du jeton suivant sur le Web

L'auteur soutient que l'apprentissage par renforcement (RL) est la prochaine frontière pour l'entraînement des modèles d'IA. Les approches actuelles consistant à mettre à l'échelle de nombreux environnements simultanément sont désordonnées. Au lieu de cela, l'auteur propose d'entraîner des modèles à raisonner en utilisant le RL pour la prédiction du jeton suivant sur des ensembles de données à l'échelle du Web. Cela exploite la grande quantité de données Web facilement disponibles, dépassant les limites des ensembles de données d'entraînement RL actuels axés sur les problèmes de mathématiques et de code. En unifiant le RL avec la prédiction du jeton suivant, l'approche promet de créer des modèles de raisonnement beaucoup plus puissants.