Übersicht über Reinforcement Learning für LLM Reasoning

Der KI-Forscher Sebastian Raschka veröffentlicht eine umfassende Analyse zum Stand von Reinforcement Learning für Reasoning-Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LRMs). Der Artikel erklärt die Rolle von Algorithmen wie PPO und GRPO sowie Trainingsmethoden wie RLHF und RLVR. Besonders im Fokus stehen Modelle wie DeepSeek-R1, die mithilfe verifizierbarer Belohnungen ohne menschliche Labels trainiert wurden. Raschka zeigt, wie RL das Schlussfolgern verbessert, welche Probleme wie zu lange falsche Antworten auftreten können und welche Modifikationen helfen.

Obwohl Schlussfolgerungen allein keine Wunderwaffe sind, verbessern sie (bislang) zuverlässig die Modellgenauigkeit und die Problemlösungsfähigkeiten bei anspruchsvollen Aufgaben. Ich gehe davon aus, dass auf Schlussfolgerungen ausgerichtetes Post-Training in zukünftigen LLM-Pipelines zur Standardpraxis werden wird.