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Resumen de noticias
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NVIDIA ha lanzado NeMo-RL, una biblioteca de código abierto que utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenar modelos de IA a fin de resolver problemas complejos. La publicación demuestra cómo reproducir una receta de DeepScaleR utilizando la Optimización de Políticas Relativas de Grupo (GRPO) para entrenar un modelo Qwen-1.5B a fin de igualar el rendimiento de OpenAI O1 en problemas matemáticos difíciles. NeMo-RL está diseñado para escalarse desde prototipos de un solo GPU hasta implementaciones de miles de GPU, con una integración nativa con modelos de Hugging Face y una arquitectura de back-end flexible. La biblioteca admite múltiples back-ends de entrenamiento y generación, incluidos vLLM para generación y PyTorch para entrenamiento. El tutorial muestra un proceso de tres pasos: aumentar gradualmente las longitudes de contexto de 8K a 16K a 24K tokens mientras se entrena. Los resultados muestran que el modelo logra una recompensa de entrenamiento de 0.65 en solo 400 pasos y finalmente supera a OpenAI O1 en el punto de referencia del concurso de matemáticas AIME24. Esto demuestra cómo el aprendizaje por refuerzo puede enseñar a los modelos de IA a razonar a través de problemas complejos utilizando largas cadenas de pensamiento, de manera similar a cómo los humanos resuelven problemas matemáticos difíciles paso a paso.
Fuente: Blog de desarrolladores de NVIDIA
Nuestro comentario
Antecedentes y contexto
Piense en cómo aprendió a montar en bicicleta. No se limitó a leer sobre ello, sino que lo intentó, se cayó, se levantó y mejoró gradualmente a través de la práctica. Eso es esencialmente lo que el aprendizaje por refuerzo (RL) hace para la IA. Es una forma de enseñar a las computadoras permitiéndoles probar cosas, aprender de los errores y recibir recompensas por hacer las cosas bien.
NeMo-RL de NVIDIA es como un gimnasio de entrenamiento para modelos de IA, donde pueden practicar la resolución de problemas realmente difíciles, especialmente problemas matemáticos que desafiarían incluso a los estudiantes más inteligentes. El objetivo es crear una IA que no solo memorice respuestas, sino que aprenda realmente a pensar a través de los problemas paso a paso, al igual que lo haría un matemático humano.
Análisis de expertos
Lo que hace que NeMo-RL sea especial es cómo enseña a la IA a utilizar el razonamiento de cadena de pensamiento (CoT). Imagine resolver un problema matemático complejo: no salta directamente a la respuesta, sino que lo resuelve paso a paso, verificando su lógica a lo largo del camino. Eso es lo que estos modelos de IA están aprendiendo a hacer.
La parte ingeniosa es la estrategia de entrenamiento. Al igual que no empezaría a aprender matemáticas con cálculo, NeMo-RL comienza con problemas más cortos (8K tokens, o aproximadamente 6,000 palabras) y gradualmente aumenta a problemas más largos (24K tokens, o aproximadamente 18,000 palabras). Este enfoque gradual es como entrenarse para un maratón, primero corriendo 5K, luego 10K y luego medios maratones.
El algoritmo GRPO (Optimización de Políticas Relativas de Grupo) es el secreto. Es como tener un entrenador muy inteligente que sabe exactamente cuándo presionar más a la IA y cuándo dejarla consolidar lo que ha aprendido. Esto ayuda a la IA a mejorar mucho más rápido que los métodos de entrenamiento tradicionales.
Datos adicionales y hechos
Los resultados son genuinamente impresionantes:
• Logró una recompensa de entrenamiento de 0.65 en solo 400 pasos (¡aprendizaje muy rápido!)
• Eventualmente superó a OpenAI O1 en AIME24 (Examen de Matemáticas Invitacional Americano)
• Se escala de 1 GPU a 1,000+ GPU sin problemas
• Funciona con modelos de hasta 32 mil millones de parámetros (¡eso es mucha “materia gris” artificial!)
El AIME no es ninguna broma: es un prestigioso concurso de matemáticas para estudiantes de secundaria donde incluso responder correctamente unas pocas preguntas se considera excelente. El hecho de que esta IA pueda competir a ese nivel muestra cuán poderoso puede ser el aprendizaje por refuerzo.
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Este desarrollo forma parte de una tendencia más amplia en la que las empresas de IA están yendo más allá de la simple respuesta a preguntas hacia modelos que pueden razonar realmente. O1 de OpenAI y DeepSeek-R1 son modelos de “razonamiento” similares que piensan a través de los problemas en lugar de simplemente hacer coincidir patrones.
El lanzamiento de NeMo-RL como código abierto es significativo porque democratiza el acceso a estas técnicas de entrenamiento avanzadas. Anteriormente, solo las grandes empresas tecnológicas tenían los recursos para entrenar modelos de razonamiento. Ahora, los investigadores y las empresas más pequeñas pueden experimentar con estos métodos, lo que potencialmente acelerará el desarrollo de la IA en general. Esto sigue la estrategia de NVIDIA de proporcionar herramientas que ayuden a todo el ecosistema de IA a crecer.
Resumen
NeMo-RL representa un gran avance en la enseñanza a la IA a pensar, no solo a memorizar. Al utilizar el aprendizaje por refuerzo para entrenar modelos en problemas matemáticos complejos, NVIDIA ha creado una herramienta que puede producir una IA capaz de razonamiento paso a paso a niveles de competencia.
Para los estudiantes interesados en la IA, esto muestra cómo el campo está evolucionando. Nos estamos moviendo de una IA que simplemente recupera información a una IA que puede trabajar a través de los problemas de manera metódica. El hecho de que sea de código abierto significa que los futuros desarrolladores de IA, tal vez incluyéndote a ti, pueden utilizar estas mismas técnicas para crear sistemas aún más inteligentes. Ya sea que estés interesado en matemáticas, ciencias o cualquier campo que requiera un razonamiento complejo, herramientas como NeMo-RL están allanando el camino para que los asistentes de IA puedan ayudarnos verdaderamente a pensar a través de problemas difíciles.
Reacción pública
La comunidad de investigación de IA ha respondido con entusiasmo al lanzamiento de NeMo-RL. Los desarrolladores aprecian la integración sin problemas con los modelos de Hugging Face y la capacidad de escalarse desde pequeños experimentos hasta implementaciones masivas. Algunos investigadores ya han comenzado a experimentar con la receta de DeepScaleR, compartiendo sus resultados en línea. Sin embargo, algunos señalan que los requisitos computacionales para entrenar estos modelos siguen siendo altos, lo que limita el acceso a quienes tienen recursos GPU significativos. La naturaleza de código abierto ha sido particularmente elogiada, ya que muchos la ven como un paso positivo hacia la democratización de la investigación avanzada en IA.
Preguntas frecuentes
P: ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo en términos sencillos?
R: Es como entrenar a una mascota: recompensas el buen comportamiento y la IA aprende a repetir las acciones que conducen a recompensas. Con el tiempo, se vuelve realmente buena en lograr sus objetivos.
P: ¿Por qué resolver problemas matemáticos es importante para la IA?
R: Las matemáticas requieren pensamiento lógico y razonamiento paso a paso. Si la IA puede dominar esto, puede aplicar un razonamiento similar a otros problemas complejos en ciencia, ingeniería y la vida diaria.
P: ¿Puede cualquiera usar NeMo-RL?
R: ¡Sí! Es de código abierto, lo que significa que es gratuito de usar. Sin embargo, necesitas acceso a GPU (chips de computadora especiales) para ejecutarlo de manera efectiva, lo que puede ser costoso para modelos grandes.
