Vom RL zu LLMs: Optimierung von KI mit GRPO, PPO und DPO für eine bessere Feinabstimmung

Seit Jahrzehnten ist maschinelles Verstärkungslernen (RL) die treibende Kraft hinter Durchbrüchen bei Robotik, KI im Bereich Spielen (AlphaGo, OpenAI Five) und Steuerungssystemen. Die Stärke von RL liegt in seiner Fähigkeit, Entscheidungsfindungen zu optimieren, indem langfristige Belohnungen maximiert werden. Damit ist es ideal für Probleme, die sequentielles Denken erfordern. Allerdings stützten sich große Sprachmodelle (LLMs) anfänglich auf maschinelles Lernen unter Aufsicht, bei dem Modelle in statischen Datensätzen optimiert wurden. Dieser Ansatz […]