RL‑Post‑Training: Wie Lern‑Dynamik die Sprachmodelle verändert
Reinforcement‑Learning‑Post‑Training (RL‑Post‑Training) gilt als entscheidender Schritt in der Entwicklung moderner Sprachmodelle. Durch gezielte Optimierung werden Alignment‑ und Reasoning‑Fähigkeiten verbessert, doch bleibt ein Phänomen wenig verstanden: die stark abnehmende Vielfalt der generierten Texte.
In einer neuen Analyse wird die Lern‑Dynamik von RL‑Post‑Training aus einer Perspektive untersucht, die in der überwachten Lernforschung etabliert, aber im RL‑Bereich noch wenig erforscht ist. Dabei wird ein empirischer Neural‑Tangent‑Kernel (NTK) eingesetzt, der in zwei Komponenten zerlegt wird, um zu zeigen, wie sich RL‑Updates über die Trainingsbeispiele hinweg ausbreiten.
Die Ergebnisse legen nahe, dass eine begrenzte Variabilität der Feature‑Repräsentationen dazu führt, dass RL‑Updates systematisch die Modell‑Selbstsicherheit erhöhen. Dies erklärt die häufig beobachtete Reduktion der Ausgabediversität nach RL‑Post‑Training. Gleichzeitig zeigt die Studie, dass effektives Lernen in diesem Regime stark davon abhängt, den Klassifikator rasch zu formen – ein Prozess, der den Gradientenanteil des NTK direkt beeinflusst.
Auf Basis dieser Erkenntnisse wird die „Classifier‑First Reinforcement Learning“ (CF‑RL) Methode vorgestellt. CF‑RL ist ein zweistufiges Trainingsschema, bei dem zunächst Klassifikator‑Updates priorisiert werden, bevor die klassische RL‑Optimierung erfolgt. Experimentelle Tests bestätigen die Theorie: CF‑RL steigert die Modell‑Selbstsicherheit und beschleunigt die Optimierung. Die zugrunde liegende Mechanik unterscheidet sich dabei deutlich von der linearen Probe‑und‑Fine‑Tuning‑Strategie, die in der überwachten Lernforschung üblich ist.
Zusammenfassend formalisiert die Studie die Lern‑Dynamik von RL‑Post‑Training und liefert einen praktikablen Ansatz, um die Balance zwischen Modell‑Vertrauen und Ausgabediversität zu verbessern. Diese Erkenntnisse könnten die nächste Generation von Sprachmodellen effizienter und vielseitiger machen.