Andrej Karpathy氏が検証可能な報酬からの強化学習（RLVR）について語る

この記事は、Andrej Karpathy氏が、検証可能な報酬からの強化学習（RLVR）がLLMの重要な進歩として登場したことについて引用しています。Karpathy氏は、特に数学やコードパズルのような環境で、自動的に検証可能な報酬でLLMをトレーニングすると、推論のような戦略が自然に発達すると示唆しています。これらの戦略には、問題を中間計算に分解し、さまざまな問題解決手法を採用することが含まれます。DeepSeek R1の論文が例として挙げられています。このアプローチは、より検証可能で説明可能なAIへの移行を表しており、LLMにおける「ブラックボックス」の意思決定の問題を軽減する可能性があります。検証可能な報酬に焦点を当てることで、より堅牢で信頼性の高いAIシステムにつながる可能性があります。

• •RLVRは、LLMの推論を改善するための有望なアプローチです。
• •検証可能な報酬は、より説明可能なAIにつながる可能性があります。
• •DeepSeek R1は、RLVRの実装が成功した例です。