En el campo del aprendizaje por refuerzo para modelos de lenguaje, el proceso de generación del rollout puede resultar costoso. Sin embargo, la separación entre la generación del rollout y la optimización de la política podría llevar a importantes ganancias de eficiencia, aunque también se presenta un desajuste significativo que dificulta el aprendizaje.
Es en este contexto que surge Jackpot, un marco de trabajo que aprovecha el Muestreo de Rechazo con Presupuesto Óptimo (OBRS) para reducir directamente la discrepancia entre el modelo de rollout y la política en evolución. Jackpot integra un procedimiento OBRS basado en principios, un objetivo de entrenamiento unificado que actualiza conjuntamente la política y los modelos de rollout, y una implementación eficiente facilitada por la estimación de probabilidades de nivel superior y la corrección de sesgos a nivel de lotes.
Nuestro análisis teórico demuestra que OBRS mueve consistentemente la distribución de rollout más cerca de la distribución objetivo bajo un presupuesto de aceptación controlable. Empíricamente, Jackpot mejora de manera sustancial la estabilidad del entrenamiento en comparación con otras técnicas, logrando un rendimiento comparable al aprendizaje por refuerzo en política cuando se entrena Qwen3-8B-Base durante hasta 300 pasos de actualización con un tamaño de lote de 64.
En definitiva, los resultados muestran que la alineación basada en OBRS nos acerca un paso más hacia la separación práctica y efectiva de la generación de rollout de la optimización de la política en el aprendizaje por refuerzo para modelos de lenguaje.
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