ReST‑RL steigert Code‑Reasoning von LLMs durch optimiertes Self‑Training
Eine neue Methode namens ReST‑RL verspricht, die Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) zum logischen Durcharbeiten von Programmcode deutlich zu verbessern. Dabei adressiert sie zwei zentrale Schwächen bisheriger Ansätze: die geringe Belohnungsvarianz des Reinforcement‑Learning‑Verfahrens GRPO und die Schwierigkeiten bei der Datensammlung sowie der Verifikation von Prozess‑Reward‑Modellen (PRMs).
