NVIDIA AI ha propuesto Reinforcement Learning Pretraining RLP como un objetivo de preentrenamiento que introduce refuerzo durante la fase de preentrenamiento en lugar de dejarlo para etapas posteriores. La idea central es sencilla y comprobable: tratar una breve cadena de razonamiento o chain of thought como una acción muestreada antes de predecir el siguiente token y recompensarla según la ganancia de información que aporta a la predicción siguiente.

En la práctica un modelo durante el preentrenamiento genera trazas de razonamiento cortas que se evalúan por cuánto reducen la incertidumbre sobre la siguiente palabra. Ese valor se usa como señal de recompensa en un objetivo de refuerzo combinado con la pérdida supervisada clásica. El resultado es que el modelo aprende no solo a predecir texto sino a producir pasos intermedios de razonamiento que son útiles para esa predicción.

Los beneficios potenciales incluyen la construcción temprana de habilidades de razonamiento, mejor transferencia a tareas complejas, mayor eficiencia de muestras para fines de ajuste fino y una base más sólida para posteriores técnicas como RLHF. También puede reducir la necesidad de costosos ciclos de ajuste con refuerzo después del preentrenamiento y mejorar la interpretabilidad al hacer explícitos los procesos de inferencia.

Hay retos importantes que acompañan a RLP: coste computacional por la evaluación de recompensas, diseño de señales de recompensa robustas y densas, riesgo de sesgos o atajos indeseados en las trazas de razonamiento y la necesidad de evaluaciones y benchmarks nuevos. Técnicas complementarias como combinar pérdidas supervisadas y de refuerzo, usar curriculum learning, incorporar preferencias humanas y aplicar regularizaciones de alineamiento son claves para mitigar estos riesgos.

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