Escalonando RL: Predição do próximo token na Web

O autor argumenta que o aprendizado por reforço (RL) é a próxima fronteira para o treinamento de modelos de IA. As abordagens atuais de escalonamento de vários ambientes simultaneamente são desorganizadas. Em vez disso, o autor propõe treinar modelos para raciocinar usando RL para predição do próximo token em dados em escala de web. Isso aproveita a vasta quantidade de dados da web prontamente disponíveis, indo além das limitações dos conjuntos de dados de treinamento RL atuais focados em problemas de matemática e código. Ao unificar RL com a predição do próximo token, a abordagem promete criar modelos de raciocínio significativamente mais poderosos.