Im Vergleich zum Vortraining verarbeitet Reinforcement Learning (RL) deutlich weniger lernrelevante Informationen pro GPU-Stunde, da es viele Tokens benötigt, um eine einzelne Information zu übertragen. Dies begrenzt den Nutzen und die Effizienz von RL für Spitzenmodelle erheblich.
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