Entraînement RL Agentic pour GPT-OSS : Une Retrospective Pratique

Introduction

L'apprentissage par renforcement agentic (RL) étend la formation traditionnelle des modèles de langage en optimisant non seulement une réponse à court terme, mais un processus décisionnel entier appris à travers une interaction directe avec un environnement pendant la formation. Cette approche est particulièrement pertinente pour les applications où les modèles doivent raisonner sur des informations incomplètes, interagir avec des services structurés et s'adapter à des intentions d'utilisateur en évolution. L'article explore le processus de déblocage de l'entraînement RL agentic pour le modèle GPT-OSS.

Contexte Technique

L'entraînement RL agentic se déroule dans un environnement où l'agent collecte des données en interagissant avec cet environnement, calcule des récompenses sur ces trajectoires, met à jour la politique en fonction des résultats observés, et utilise la politique mise à jour pour conduire le prochain cycle d'interaction et de collecte de données. Le cadre verl est utilisé comme framework d'entraînement, et des tâches telles que gsm8k et Retool sont employées pour évaluer les performances du modèle GPT-OSS-20B. L'équipe a également utilisé le modèle Qwen-2.5-32B pour benchmark les tendances métriques standard pendant l'entraînement RL.

Analyse et Implications

L'analyse a révélé des problèmes sous-jacents dans la configuration d'entraînement de GPT-OSS, notamment une divergence KL explosive et une entropie non augmentante, indiquant des problèmes dans la formation du modèle. Les résultats ont montré que le modèle Qwen-2.5-32B avait des récompenses significativement plus élevées que le modèle GPT-OSS 20B. Les expériences ont également mis en évidence la nécessité de résoudre les problèmes de mismatch entre l'entraînement et l'inférence pour garantir une formation stable et fiable.

Perspective

Les résultats de cette étude soulignent l'importance de résoudre les problèmes techniques pour permettre un entraînement RL agentic efficace pour les modèles de langage comme GPT-OSS. Les futurs travaux devraient se concentrer sur la résolution des problèmes de mismatch entre l'entraînement et l'inférence, ainsi que sur l'amélioration de la stabilité et de la fiabilité de l'entraînement RL. Il est également essentiel de surveiller les performances des modèles dans différents environnements et tâches pour garantir leur généralisation et leur capacité à s'adapter à des situations réelles.