강화 학습 확장: 웹 상에서 다음 토큰 예측

저자는 강화 학습(RL)이 AI 모델 학습의 다음 단계라고 주장합니다. 여러 환경을 동시에 확장하는 현재 접근 방식은 혼란스럽습니다. 대신 저자는 웹 규모의 데이터 세트에서 RL을 사용하여 다음 토큰을 예측하여 모델이 추론을 학습하도록 제안합니다. 이는 수학 및 코드 문제에 초점을 맞춘 현재 RL 학습 데이터 세트의 한계를 넘어 쉽게 이용할 수 있는 방대한 웹 데이터를 활용합니다. RL과 다음 토큰 예측을 통합함으로써 이 접근 방식은 훨씬 더 강력한 추론 모델을 만드는 것을 약속합니다.