Erweiterung der KI-Fähigkeiten durch Off-Policy-Lernen: Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Schlussfolgerungsvermögens

Den Horizont des KI-Denkens erweitern: Off-Policy-Lernen für verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Ein vielversprechender Ansatz ist das Reinforcement Learning (RL), bei dem KI-Modelle durch Interaktion mit einer Umgebung lernen, optimale Aktionen auszuführen. Große Sprachmodelle (LLMs) haben gezeigt, dass sie komplexe Aufgaben wie mehrstufige Schlussfolgerungen und Selbstreflexion durch RL mit einfachen regelbasierten Belohnungen erlernen können. Bisherige Ansätze, sogenannte "Zero-Shot-RL"-Methoden, stoßen jedoch an ihre Grenzen, da sie auf die eigenen Ausgaben des Modells beschränkt sind und somit das Lernen über die anfänglichen Fähigkeiten hinaus einschränken.

Ein neuer Forschungsansatz namens LUFFY (Learning to reason Under oFF-policY guidance) verspricht, diese Hürde zu überwinden. LUFFY erweitert das Zero-Shot-RL um sogenannte "Off-Policy Reasoning Traces". Diese Traces ermöglichen es dem Modell, aus den Erfahrungen anderer Agenten oder aus vorab aufgezeichneten Daten zu lernen, anstatt nur aus seinen eigenen Aktionen. Durch die Kombination von Off-Policy-Demonstrationen mit On-Policy-Rollouts während des Trainings findet LUFFY ein dynamisches Gleichgewicht zwischen Imitation und Exploration.

Ein zentrales Element von LUFFY ist die "Policy Shaping" mittels regularisiertem Importance Sampling. Diese Technik verhindert oberflächliche und starre Imitation während des Mixed-Policy-Trainings und fördert das Lernen von wichtigen, aber möglicherweise weniger häufigen Aktionen. Die Ergebnisse sind beeindruckend: LUFFY erzielt einen durchschnittlichen Gewinn von über 7,0 Punkten in sechs mathematischen Benchmarks und einen Vorteil von über 6,2 Punkten in Out-of-Distribution-Aufgaben. Im Vergleich zum überwachten Fine-Tuning (SFT) auf Basis von Imitation schneidet LUFFY deutlich besser ab, insbesondere in Bezug auf die Generalisierung.

Die Analyse zeigt, dass LUFFY nicht nur effektiv imitiert, sondern auch über die vorgegebenen Demonstrationen hinaus exploriert. Dies eröffnet einen skalierbaren Weg, um generalisierbare Schlussfolgerungsmodelle mit Off-Policy-Anleitungen zu trainieren. Die Fähigkeit, aus externen Daten zu lernen und gleichzeitig eigene Strategien zu entwickeln, ist ein entscheidender Schritt hin zu robusteren und anpassungsfähigeren KI-Systemen. LUFFY demonstriert das Potenzial von Off-Policy-Lernen, die Grenzen des KI-Denkens zu erweitern und komplexere Schlussfolgerungsfähigkeiten zu ermöglichen.

Die Implikationen dieser Forschung sind weitreichend. Von der Verbesserung mathematischer Fähigkeiten bis hin zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen könnte LUFFY den Weg für eine neue Generation von KI-Modellen ebnen, die in der Lage sind, selbstständig zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen.

Für Unternehmen wie Mindverse, die sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiert haben, eröffnen sich durch diese Fortschritte neue Möglichkeiten. Die Integration von Off-Policy-Lernmethoden in maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssysteme könnte deren Leistungsfähigkeit und Flexibilität erheblich steigern.

Bibliographie: Yan, J., Li, Y., Hu, Z., Wang, Z., Cui, G., Qu, X., Cheng, Y., & Zhang, Y. (2025). Learning to Reason under Off-Policy Guidance. *arXiv preprint arXiv:2504.14945*. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press. Schulman, J., Levine, S., Abbeel, P., Jordan, M., & Moritz, P. (2015). Trust region policy optimization. In *International conference on machine learning* (pp. 1889-1897). PMLR. Pacchiano, A., Ball, P., Parker-Holder, J., Choromanski, K., & Roberts, S. (2020). On the almost sure convergence of stochastic gradient descent in non-convex problems. *arXiv preprint arXiv:2006.11807*. Hausknecht, M., & Stone, P. (2016). Deep reinforcement learning in parameterized action space. *arXiv preprint arXiv:1511.04143*.