Neue Theorie zeigt, wie Entropie in RL die Leistung von LLMs steuert
Reinforcement Learning (RL) hat sich als entscheidender Ansatz zur Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) etabliert. Ein häufiges Hindernis beim skalierbaren Training ist jedoch der rasche Zusammenbruch der Policy‑Entropie, der zu vorzeitiger Konvergenz und Leistungssta…