Jueves 29 de octubre de 2026 ·

Cómo entrenar LLM cuando no hay una única respuesta correcta: verificadores y recompensas en RLVR

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El boletín explica que un verificador básico, que solo premia consultas SQL que se ejecutan sin error, enseña a generar código válido pero no necesariamente correcto. El ingeniero debe definir qué significa correcto mediante comprobaciones que una función de recompensa pueda ejecutar. Amazon SageMaker AI permite probar esa definición en un flujo sin servidor, donde se añade una función de recompensa personalizada y se lanza un trabajo RLVR sin gestionar la infraestructura.

Qué significa

Quien entrene modelos para tareas con varias salidas posibles, como traducir preguntas financieras a SQL, tendrá que escribir sus propios criterios de corrección, y SageMaker facilita probarlos sin montar la infraestructura.

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