Die extreme Ineffizienz von Reinforcement Learning für Frontier-Modelle

A key difference between pre-training and reinforcement learning (RL) is their information efficiency. In den letzten Jahren hat sich die Trainingsmethodik für KI-Modelle erheblich verändert, insbesondere zwischen 2018 und 2024. Während die Ära des Pre-Trainings durch die Skalierung von Modellen geprägt war, erleben wir nun einen Übergang hin zu Reinforcement Learning, das jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden ist.

Der Wandel in der Trainingsmethodik

Von 2018 bis 2023 war das Pre-Training das dominierende Paradigma für das Training von KI-Modellen. Modelle wie GPT-3 und GPT-4 wurden hauptsächlich durch die Vorhersage des nächsten Tokens trainiert. Diese Methode ermöglichte es, die Menge an Informationen, die ein Modell pro Stunde lernen konnte, erheblich zu steigern. OpenAI konnte durch diese Skalierung signifikante Fortschritte erzielen, indem die Menge des Pre-Trainings um den Faktor 1.000.000 erhöht wurde.

Mit der Einführung von Reinforcement Learning (RL) hat sich jedoch die Dynamik verändert. RL ermöglicht es Modellen, durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen, was zu dramatischen Verbesserungen in der Problemlösungsfähigkeit führt. Modelle wie OpenAI’s o1, o3 und GPT-5 zeigen beeindruckende Fortschritte in der Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Dennoch gibt es grundlegende Unterschiede in der Informationsdichte zwischen diesen beiden Lernmethoden.

Informationsdichte: Pre-Training vs. Reinforcement Learning

Ein entscheidender Unterschied zwischen Pre-Training und RL ist die Informationsdichte, die jeder Ansatz bietet. Beim Pre-Training erhält das Modell für jedes produzierte Token eine vollständige Informationseinheit. Im Gegensatz dazu erfordert RL oft eine lange Kette von Tausenden oder sogar Millionen von Tokens, bevor das Modell eine einzige Informationseinheit erhält. Dies führt zu einer erheblich geringeren Informationsausbeute pro GPU-Stunde.

Beispielsweise verwendet GPT-3 etwa 50.000 verschiedene Tokens, während GPT-4 etwa 100.000 verwendet. Die Spezifizierung eines bestimmten Tokens erfordert etwa 16 Bits an Informationen. Im Verlauf des Pre-Trainings wird jedoch die Informationsausbeute pro Token zunehmend geringer, was bedeutet, dass die Modelle gegen Ende des Trainings nur noch etwa 3 Bits pro Token lernen können.

Die Herausforderungen von Reinforcement Learning

Die Ineffizienz von RL wird besonders deutlich, wenn man die Anzahl der benötigten Tokens für das Training betrachtet. Bei den aktuellen Modellen, die auf RL basieren, kann die Informationsausbeute auf weniger als 1 Bit pro 10.000 Tokens sinken. Diese Zahlen verdeutlichen die Herausforderungen, die sich aus der Verwendung von RL für komplexe Aufgaben ergeben.

Ein Beispiel für diese Ineffizienz ist das Training von Modellen wie DeepSeek-R1, das für komplexe Aufgaben wie das Lösen von Mathematikproblemen verwendet wird. Hierbei wurden Ketten von bis zu 32.000 Tokens verwendet, was zu einer maximalen Informationsausbeute von weniger als 1 Bit pro 10.000 Tokens führt.

Die Auswirkungen auf die Entwicklung von KI-Modellen

Die geringere Informationsdichte von RL hat weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung von KI-Modellen. Während RL in der Lage ist, spezialisierte Fähigkeiten in bestimmten Bereichen zu erlernen, könnte es Schwierigkeiten haben, die Generalisierungsfähigkeit zu erreichen, die für die Entwicklung von AGI (Artificial General Intelligence) erforderlich ist. Die breite Wissensbasis, die durch Pre-Training erreicht wurde, könnte durch die spezialisierte Natur von RL gefährdet sein.

Die Herausforderungen, die sich aus der Ineffizienz von RL ergeben, könnten dazu führen, dass KI-Modelle weniger vielseitig werden. Während sie in bestimmten Bereichen übermenschliche Leistungen erbringen können, könnte ihre Fähigkeit, Wissen auf neue, unbekannte Bereiche zu übertragen, eingeschränkt sein.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verschiebung von Pre-Training zu Reinforcement Learning sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Während RL beeindruckende Fortschritte in der Problemlösung ermöglicht, könnte die extreme Ineffizienz in der Informationsausbeute die Entwicklung von KI-Modellen, die in der Lage sind, ein breites Spektrum an Fähigkeiten zu erlernen, behindern. Die Zukunft der KI-Entwicklung wird davon abhängen, wie gut es gelingt, diese Herausforderungen zu bewältigen und die Vorteile beider Ansätze zu kombinieren.

Quellenliste:

• Quelle: The extreme inefficiency of RL for frontier models
• Inference scaling reshapes AI governance
• Measuring AI ability to complete long tasks