As Muitas Facetas do Aprendizado por Reforço: Modelando Grandes Modelos de Linguagem

Nos últimos anos, Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) redefiniram significativamente o campo da inteligência artificial (IA), permitindo que máquinas compreendam e gerem texto semelhante ao humano com notável proficiência. Esse sucesso é amplamente atribuído aos avanços em metodologias de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo e aprendizado por reforço (RL). Embora o aprendizado supervisionado tenha desempenhado um papel crucial no treinamento de LLMs, o aprendizado por reforço emergiu como uma ferramenta poderosa para refinar e aprimorar suas capacidades além do simples reconhecimento de padrões.

O aprendizado por reforço permite que os LLMs aprendam com a experiência, otimizando seu comportamento com base em recompensas ou penalidades. Diferentes variantes de RL, como Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF), Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR), Otimização Relativa de Políticas em Grupo (GRPO) e Otimização Direta de Preferências (DPO), foram desenvolvidas para aperfeiçoar os LLMs, garantindo sua conformidade com as preferências humanas e melhorando suas habilidades de raciocínio.

Este artigo explora as diversas abordagens de aprendizado por reforço que moldam os LLMs, examinando suas contribuições e impacto no desenvolvimento da IA.

Compreendendo o Aprendizado por Reforço na IA

O Aprendizado por Reforço (RL) é um paradigma de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente. Em vez de depender exclusivamente de conjuntos de dados rotulados, o agente realiza ações, recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades e ajusta sua estratégia de acordo.

Para os LLMs, o aprendizado por reforço garante que os modelos gerem respostas que alinhem com as preferências humanas, diretrizes éticas e raciocínio prático. O objetivo não é apenas produzir frases sintaticamente corretas, mas também torná-las úteis, significativas e alinhadas com as normas sociais.

Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)

Uma das técnicas de RL mais utilizadas no treinamento de LLMs é o RLHF. Em vez de depender apenas de conjuntos de dados pré-definidos, o RLHF melhora os LLMs incorporando preferências humanas no ciclo de treinamento. Este processo envolve tipicamente:

1. Coleta de Feedback Humano: Avaliadores humanos analisam respostas geradas pelo modelo e as classificam com base em qualidade, coerência, utilidade e precisão.
2. Treinamento de um Modelo de Recompensa: Essas classificações são então usadas para treinar um modelo de recompensa separado que prevê qual saída os humanos prefeririam.
3. Aperfeiçoamento com RL: O LLM é treinado usando esse modelo de recompensa para aprimorar suas respostas com base nas preferências humanas.

Essa abordagem tem sido empregada na melhoria de modelos como ChatGPT e Claude. Embora o RLHF tenha desempenhado um papel vital na alinhamento dos LLMs com as preferências dos usuários, reduzindo preconceitos e aprimorando sua capacidade de seguir instruções complexas, é intensivo em recursos, exigindo um grande número de anotadores humanos para avaliar e aprimorar as saídas de IA. Essa limitação levou os pesquisadores a explorar métodos alternativos, como Aprendizado por Reforço com Feedback de IA (RLAIF) e Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR).

RLAIF: Aprendizado por Reforço com Feedback de IA

Diferente do RLHF, o RLAIF depende de preferências geradas por IA para treinar os LLMs ao invés do feedback humano. Ele opera empregando outro sistema de IA, tipicamente um LLM, para avaliar e classificar respostas, criando um sistema de recompensa automatizado que pode guiar o processo de aprendizado do LLM.

Essa abordagem aborda preocupações de escalabilidade associadas ao RLHF, onde anotações humanas podem ser caras e demoradas. Ao empregar feedback de IA, o RLAIF aprimora a consistência e a eficiência, reduzindo a variabilidade introduzida por opiniões humanas subjetivas. No entanto, o RLAIF é uma abordagem valiosa para refinar LLMs em larga escala, podendo às vezes reforçar preconceitos existentes em um sistema de IA.

Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR)

Enquanto RLHF e RLAIF dependem de feedback subjetivo, o RLVR utiliza recompensas objetivas e programaticamente verificáveis para treinar LLMs. Esse método é particularmente eficaz para tarefas que possuem um critério claro de correção, como:

• Resolução de problemas matemáticos
• Geração de código
• Processamento de dados estruturados

No RLVR, as respostas do modelo são avaliadas usando regras ou algoritmos pré-definidos. Uma função de recompensa verificável determina se uma resposta atende aos critérios esperados, atribuindo uma pontuação alta a respostas corretas e uma pontuação baixa a respostas incorretas.

Essa abordagem reduz a dependência de rotulagem humana e preconceitos de IA, tornando o treinamento mais escalável e econômico. Por exemplo, em tarefas de raciocínio matemático, o RLVR tem sido utilizado para refinar modelos como R1-Zero do DeepSeek, permitindo que eles se autoaperfeiçoem sem intervenção humana.

Otimizando o Aprendizado por Reforço para LLMs

Além das técnicas mencionadas que orientam como os LLMs recebem recompensas e aprendem com feedback, um aspecto igualmente crucial do RL é como os modelos adotam (ou otimizam) seu comportamento (ou políticas) com base nessas recompensas. É aqui que entram em cena técnicas avançadas de otimização.

A otimização no RL é essencialmente o processo de atualização do comportamento do modelo para maximizar recompensas. Enquanto as abordagens tradicionais de RL frequentemente sofrem de instabilidade e ineficiência ao ajustar LLMs, novas abordagens foram desenvolvidas para otimizar os LLMs. Aqui estão as principais estratégias de otimização usadas para treinar LLMs:

• Otimização de Políticas Proximais (PPO): PPO é uma das técnicas de RL mais amplamente utilizadas para refinar LLMs. Um dos maiores desafios no RL é garantir que as atualizações do modelo melhorem o desempenho sem mudanças drásticas que possam diminuir a qualidade da resposta. O PPO aborda isso introduzindo atualizações controladas de políticas, refinando as respostas do modelo de forma incremental e segura para manter a estabilidade. Também equilibra exploração e exploração, ajudando os modelos a descobrir melhores respostas enquanto reforçam comportamentos eficazes. Além disso, o PPO é eficiente em termos de amostras, utilizando lotes de dados menores para reduzir o tempo de treinamento enquanto mantém alto desempenho. Esse método é amplamente usado em modelos como o ChatGPT, garantindo que as respostas permaneçam úteis, relevantes e alinhadas com as expectativas humanas sem superajustar a sinais de recompensa específicos.
• Otimização Direta de Preferências (DPO): DPO é outra técnica de otimização de RL que se concentra na otimização direta das saídas do modelo para alinhar-se com as preferências humanas. Ao contrário de algoritmos tradicionais de RL que dependem de modelagem de recompensas complexas, o DPO otimiza diretamente o modelo com base em dados de preferências binárias – o que significa que simplesmente determina se uma saída é melhor do que outra. A abordagem depende de avaliadores humanos para classificar várias respostas geradas pelo modelo para um determinado prompt. Ela então ajusta o modelo para aumentar a probabilidade de produzir respostas melhor classificadas no futuro. O DPO é particularmente eficaz em cenários onde a obtenção de modelos de recompensa detalhados é difícil. Ao simplificar o RL, o DPO permite que modelos de IA melhorem suas saídas sem a carga computacional associada a técnicas de RL mais complexas.
• Otimização Relativa de Políticas em Grupo (GRPO): Um dos mais recentes desenvolvimentos em técnicas de otimização de RL para LLMs é o GRPO. Enquanto técnicas típicas de RL, como PPO, requerem um modelo de valor para estimar a vantagem de diferentes respostas, o que exige alto poder computacional e significativos recursos de memória, o GRPO elimina a necessidade de um modelo de valor separado usando sinais de recompensa de diferentes gerações no mesmo prompt. Isso significa que, em vez de comparar saídas a um modelo de valor estático, ele as compara entre si, reduzindo significativamente a sobrecarga computacional. Uma das aplicações mais notáveis do GRPO foi vista no DeepSeek R1-Zero, um modelo que foi treinado inteiramente sem ajuste fino supervisionado e conseguiu desenvolver habilidades avançadas de raciocínio através da autoevolução.

A Conclusão

O aprendizado por reforço desempenha um papel crucial no aprimoramento dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) ao melhorar seu alinhamento com as preferências humanas e otimizar suas habilidades de raciocínio. Técnicas como RLHF, RLAIF e RLVR proporcionam várias abordagens para o aprendizado baseado em recompensas, enquanto métodos de otimização como PPO, DPO e GRPO melhoram a eficiência e a estabilidade do treinamento. À medida que os LLMs continuam a evoluir, o papel do aprendizado por reforço se torna crítico para tornar esses modelos mais inteligentes, éticos e racionais.