Model-Task Alignment bestimmt, wie Reinforcement Learning bei LLMs wirkt
In den letzten Jahren hat die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) auf große Sprachmodelle (LLMs) bemerkenswerte Fortschritte erzielt. Dabei wurden Phänomene beobachtet, die in klassischen RL‑Umgebungen selten vorkommen: Ein einzelnes Trainingsbeispiel kann die Leistung eines gesamten Datensatzes erreichen, die Belohnungssignale müssen nicht exakt sein und ausschließlich negative Beispiele können mit oder sogar besser als komplexe belohnungsbasierte Methoden funktionieren.
