En el mundo de la inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje son entrenados para predecir el siguiente token en una secuencia de texto. Sin embargo, estos modelos suelen ser sensibles a variaciones en la redacción, lo que puede afectar su capacidad de razonamiento. Es aquí donde entra en juego el Group Relative Policy Optimization (GRPO), diseñado para mejorar el razonamiento pero que, en realidad, empeora la situación al centrarse en una única estrategia de solución y disminuir la diversidad en el entrenamiento.
Para superar estas limitaciones, surge TA-GRPO (Transform-Augmented GRPO), una propuesta que genera variantes transformadas de cada pregunta de forma semánticamente equivalente y calcula las ventajas combinando recompensas en todo el grupo. Este enfoque garantiza recompensas mixtas incluso cuando la pregunta original es demasiado fácil o difícil, y fomenta múltiples estrategias de solución a través de la diversidad en las redacciones.
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