L'aprenentatge de reforç es reuneix amb la cadena de pensament: transformar els LLM en agents de raonament autònoms

Els grans models de llenguatge (LLM) tenen un processament de llenguatge natural (NLP) significativament avançat, excel·lent en les tasques de generació de text, traducció i resum. Tanmateix, la seva capacitat per participar en el raonament lògic continua sent un repte. Els LLM tradicionals, dissenyats per predir la paraula següent, es basen en el reconeixement de patrons estadístics més que en el raonament estructurat. Això limita la seva capacitat per resoldre problemes complexos i adaptar-se de manera autònoma a nous escenaris.

Per superar aquestes limitacions, els investigadors han integrat l'aprenentatge de reforç (RL) amb Cadena de pensament (CoT) estimulant, permetent als LLM desenvolupar capacitats de raonament avançades. Aquest avenç ha donat lloc a l'aparició de models com DeepSeek R1, que demostren capacitats de raonament lògic notables. En combinar el procés d'aprenentatge adaptatiu de l'aprenentatge de reforç amb l'enfocament estructurat de resolució de problemes de CoT, els LLM estan evolucionant cap a agents de raonament autònoms, capaços d'abordar reptes complexos amb una major eficiència, precisió i adaptabilitat.

La necessitat de raonament autònom en els LLM

• Limitacions dels LLM tradicionals

Malgrat les seves capacitats impressionants, els LLM tenen limitacions inherents a l'hora de raonar i resoldre problemes. Generen respostes basades en probabilitats estadístiques més que en derivacions lògiques, donant lloc a respostes a nivell superficial que poden mancar de profunditat i raonament. A diferència dels humans, que poden deconstruir els problemes sistemàticament en parts més petites i manejables, els LLM lluiten amb la resolució de problemes estructurada. Sovint no aconsegueixen mantenir la coherència lògica, cosa que provoca al·lucinacions o respostes contradictòries. A més, els LLM generen text en un sol pas i no tenen cap mecanisme intern per verificar o refinar els seus resultats, a diferència del procés d'autoreflexió dels humans. Aquestes limitacions els fan poc fiables en tasques que requereixen un raonament profund.

• Per què la cadena de pensament (CoT) es queda curta

La introducció de la sol·licitud de CoT ha millorat la capacitat dels LLM per gestionar el raonament en diversos passos generant explícitament passos intermedis abans d'arribar a una resposta final. Aquest enfocament estructurat s'inspira en tècniques humanes de resolució de problemes. Malgrat la seva eficàcia, el raonament CoT depèn fonamentalment de les indicacions fetes per humans, cosa que significa que el model no desenvolupa de manera natural les habilitats de raonament de manera independent. A més, l'eficàcia de CoT està lligada a indicacions específiques de la tasca, que requereixen grans esforços d'enginyeria per dissenyar indicacions per a diferents problemes. A més, com que els LLM no reconeixen de manera autònoma quan aplicar CoT, les seves habilitats de raonament romanen limitades a instruccions predefinides. Aquesta manca d'autosuficiència posa de manifest la necessitat d'un marc de raonament més autònom.

• La necessitat d'aprenentatge de reforç en el raonament

Reinforcement Learning (RL) presenta una solució convincent a les limitacions de la sol·licitud de CoT dissenyada per humans, permetent als LLM desenvolupar habilitats de raonament de manera dinàmica en lloc de confiar en l'entrada humana estàtica. A diferència dels enfocaments tradicionals, on els models aprenen a partir de grans quantitats de dades preexistents, RL permet als models perfeccionar els seus processos de resolució de problemes mitjançant l'aprenentatge iteratiu. Mitjançant l'ús de mecanismes de retroalimentació basats en recompenses, RL ajuda els LLM a construir marcs de raonament interns, millorant la seva capacitat de generalitzar en diferents tasques. Això permet un model més adaptatiu, escalable i automillorable, capaç de manejar raonaments complexos sense requerir un ajustament manual. A més, RL permet l'autocorrecció, permetent als models reduir les al·lucinacions i les contradiccions en les seves sortides, fent-los més fiables per a aplicacions pràctiques.

Com l'aprenentatge de reforç millora el raonament als LLM

• Com funciona l'aprenentatge de reforç als LLM

Aprenentatge de reforç és un paradigma d'aprenentatge automàtic en què un agent (en aquest cas, un LLM) interactua amb un entorn (per exemple, un problema complex) per maximitzar una recompensa acumulada. A diferència de l'aprenentatge supervisat, on els models s'entrenen en conjunts de dades etiquetats, RL permet que els models aprenguin per assaig i error, perfeccionant contínuament les seves respostes en funció de la retroalimentació. El procés RL comença quan un LLM rep una indicació inicial de problema, que serveix com a estat inicial. Aleshores, el model genera un pas de raonament, que actua com una acció realitzada dins l'entorn. Una funció de recompensa avalua aquesta acció, proporcionant un reforç positiu per a respostes lògiques i precises i penalitzant els errors o la incoherència. Amb el temps, el model aprèn a optimitzar les seves estratègies de raonament, ajustant les seves polítiques internes per maximitzar les recompenses. A mesura que el model recorre aquest procés, millora progressivament el seu pensament estructurat, donant lloc a resultats més coherents i fiables.

• DeepSeek R1: avançar en el raonament lògic amb RL i cadena de pensament

DeepSeek R1 és un bon exemple de com la combinació de RL amb el raonament CoT millora la resolució de problemes lògics als LLM. Tot i que altres models depenen molt de les indicacions dissenyades per humans, aquesta combinació va permetre a DeepSeek R1 perfeccionar les seves estratègies de raonament de manera dinàmica. Com a resultat, el model pot determinar de manera autònoma la manera més eficaç de desglossar problemes complexos en passos més petits i generar respostes estructurades i coherents.

Una innovació clau de DeepSeek R1 és el seu ús Optimització de polítiques relatives de grup (GRPO). Aquesta tècnica permet al model comparar contínuament noves respostes amb intents anteriors i reforçar les que mostren millores. A diferència dels mètodes tradicionals de RL que optimitzen per a la correcció absoluta, GRPO se centra en el progrés relatiu, permetent que el model perfeccioni el seu enfocament de manera iterativa al llarg del temps. Aquest procés permet a DeepSeek R1 aprendre dels èxits i els fracassos en lloc de confiar en la intervenció humana explícita per millorar progressivament la seva eficiència de raonament en una àmplia gamma de dominis de problemes.

Un altre factor crucial en l'èxit de DeepSeek R1 és la seva capacitat d'autocorregir i optimitzar les seves seqüències lògiques. En identificar inconsistències en la seva cadena de raonament, el model pot identificar àrees febles en les seves respostes i refinar-les en conseqüència. Aquest procés iteratiu millora la precisió i la fiabilitat minimitzant les al·lucinacions i les inconsistències lògiques.

• Reptes de l'aprenentatge per reforç en LLM

Tot i que RL ha mostrat una gran promesa per permetre als LLM raonar de manera autònoma, no està exempt de reptes. Un dels majors reptes a l'hora d'aplicar RL als LLM és definir una funció de recompensa pràctica. Si el sistema de recompensa prioritza la fluïdesa per sobre de la correcció lògica, el model pot produir respostes que sonin plausibles però que no tinguin un raonament genuí. A més, RL ha d'equilibrar l'exploració i l'explotació: un model sobreajustat que s'optimitza per a una estratègia específica de maximització de recompenses pot tornar-se rígid, limitant la seva capacitat de generalitzar el raonament en diferents problemes.
Una altra preocupació significativa és el cost computacional de perfeccionar LLM amb raonaments RL i CoT. La formació en RL requereix recursos substancials, cosa que fa que la implementació a gran escala sigui costosa i complexa. Malgrat aquests reptes, RL continua sent un enfocament prometedor per millorar el raonament del LLM i impulsar la investigació i la innovació en curs.

Direccions futures: cap a la IA que millora a si mateix

La següent fase del raonament de la IA es troba en l'aprenentatge continu i la superació personal. Els investigadors estan explorant tècniques de metaaprenentatge, que permeten als LLM perfeccionar el seu raonament al llarg del temps. Un enfocament prometedor és l'aprenentatge per reforç del joc propi, on els models desafien i critiquen les seves respostes, millorant encara més les seves capacitats de raonament autònom.
A més, els models híbrids que combinen RL amb raonaments basats en gràfics de coneixement podrien millorar la coherència lògica i la precisió dels fets mitjançant la integració del coneixement estructurat en el procés d'aprenentatge. Tanmateix, a mesura que els sistemes d'IA impulsats per RL continuïn evolucionant, abordar consideracions ètiques, com ara garantir l'equitat, la transparència i la mitigació de biaixos, serà essencial per construir models de raonament d'IA fiables i responsables.

La línia de base

La combinació de l'aprenentatge de reforç i la resolució de problemes en cadena de pensament és un pas important cap a la transformació dels LLM en agents de raonament autònoms. En permetre que els LLM participin en el pensament crític en lloc del mer reconeixement de patrons, RL i CoT faciliten un canvi de respostes estàtiques i depenents del prompte a un aprenentatge dinàmic i impulsat per retroalimentació.
El futur dels LLM rau en models que poden raonar a través de problemes complexos i adaptar-se a nous escenaris en lloc de generar simplement seqüències de text. A mesura que avancen les tècniques de RL, ens apropem als sistemes d'IA capaços de raonament lògic i independent en diversos camps, com ara la sanitat, la investigació científica, l'anàlisi legal i la presa de decisions complexes.