Desmitificando el Aprendizaje por Refuerzo en el Razonamiento Agente
Investigadores han demostrado que un pequeño giro en el aprendizaje por refuerzo permite que los modelos de lenguaje no solo conversen sino actúen como asistentes humanos: usar una calculadora, buscar en la web o generar código cuando es necesario. Al entrenar con ejemplos reales y secuenciales de personas usando herramientas, el aprendizaje parte de una base más robusta, similar a enseñar tareas reales en lugar de escenarios hipotéticos. Este enfoque mejora la capacidad de los agentes IA para resolver tareas prácticas y complejas en entornos empresariales y de consumo.
Además, técnicas de exploración que permiten al modelo probar acciones más variadas y recompensar pausas reflexivas aceleran el aprendizaje, de forma análoga a probar rutas distintas en una caminata para optimizar el trayecto. Sorprendentemente, estrategias tipo pensar-una-vez-y-actuar suelen superar a las interacciones constantes y redundantes, lo que posibilita que modelos moderados de 4 mil millones de parámetros superen a alternativas mucho mayores en eficiencia y eficacia. El resultado son asistentes más inteligentes y eficientes que no requieren enormes recursos computacionales.
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