01、概述

近年來，隨著大規(guī)模語言模型（LLMs）的迅猛發(fā)展，如何讓這些模型更高效地適應(yīng)特定任務(wù)和領(lǐng)域成為了人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。在這場(chǎng)競(jìng)賽中，**強(qiáng)化微調(diào)（Reinforced Fine-Tuning，ReFT）**脫穎而出，為語言模型的優(yōu)化提供了一種創(chuàng)新性的解決方案。無論是OpenAI還是字節(jié)跳動(dòng)，均采用了不同的路徑對(duì)這一技術(shù)進(jìn)行了深入探索，展示了ReFT在提升推理能力、優(yōu)化性能上的巨大潛力。

今天，我們將帶你全面了解ReFT技術(shù)的背景、核心機(jī)制、以及它如何在實(shí)際應(yīng)用中為AI模型注入新的活力。

02、什么是強(qiáng)化微調(diào)（ReFT）？

強(qiáng)化微調(diào)（ReFT）是一種結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）與傳統(tǒng)微調(diào)（Fine-Tuning）的訓(xùn)練方法，通過獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制引導(dǎo)模型更高效地優(yōu)化性能。

傳統(tǒng)的微調(diào)通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，并專注于讓模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)的“正確答案”。而ReFT更進(jìn)一步，它不僅關(guān)注“對(duì)與錯(cuò)”，還讓模型理解推理過程本身。

在ReFT中，模型輸出的答案會(huì)被評(píng)分系統(tǒng)（也被稱為“打分器”）賦予一定的獎(jiǎng)勵(lì)分值，這個(gè)分值反映了答案與目標(biāo)期望的契合程度。通過多輪迭代訓(xùn)練，模型的參數(shù)會(huì)逐步調(diào)整，以生成更高質(zhì)量的推理結(jié)果。

這項(xiàng)技術(shù)尤其適用于數(shù)據(jù)稀缺或領(lǐng)域?qū)Ｓ脠?chǎng)景，例如醫(yī)療建議生成或復(fù)雜的數(shù)學(xué)推理任務(wù)。值得注意的是，ReFT在部分實(shí)驗(yàn)中，即使僅使用少量數(shù)據(jù)（如1,100個(gè)示例），也能推動(dòng)小型模型超越更大規(guī)模的傳統(tǒng)模型，展現(xiàn)出驚人的效率。

03、強(qiáng)化微調(diào)的工作流程

ReFT的訓(xùn)練過程大致可以分為以下幾個(gè)階段：

1） 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段

在這個(gè)階段，我們需要準(zhǔn)備一個(gè)標(biāo)注數(shù)據(jù)集，并將其分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。數(shù)據(jù)集可以包含問題、答案及推理鏈條（Chain of Thought, CoT）的標(biāo)注內(nèi)容。

2） 打分器指導(dǎo)學(xué)習(xí)

與普通微調(diào)不同，ReFT利用一個(gè)“打分器”系統(tǒng)對(duì)模型生成的輸出進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果為其分配獎(jiǎng)勵(lì)。例如，打分器可能會(huì)根據(jù)模型生成答案的準(zhǔn)確性為其評(píng)分（如從0到1）。

• 獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制：分值越高，表示模型的回答越接近預(yù)期目標(biāo)。
• 迭代優(yōu)化：模型根據(jù)得分信號(hào)調(diào)整參數(shù)，使后續(xù)生成的答案更符合預(yù)期。

3） 多輪訓(xùn)練與驗(yàn)證

在訓(xùn)練過程中，模型會(huì)反復(fù)生成答案，并通過驗(yàn)證集檢測(cè)其是否“真正學(xué)習(xí)了”推理能力，而非簡(jiǎn)單記憶數(shù)據(jù)。這種反復(fù)迭代的機(jī)制確保了ReFT的高效性和穩(wěn)定性。

04、OpenAI與字節(jié)跳動(dòng)的ReFT實(shí)踐

1） OpenAI的強(qiáng)化微調(diào)探索

在OpenAI的“12 Days of OpenAI”活動(dòng)中，他們正式推出了ReFT這一技術(shù)。與傳統(tǒng)微調(diào)相比，OpenAI的ReFT不僅能適應(yīng)更廣泛的任務(wù)，還能用極少的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)異表現(xiàn)。例如：

• 小樣本高效性：即使只有1,100個(gè)訓(xùn)練示例，ReFT也能將小型模型（如o1-mini）的性能提升到超越更大模型（如標(biāo)準(zhǔn)o1）的水平。
• 節(jié)省計(jì)算資源：相比于需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法，ReFT的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制使得模型能夠通過更少的訓(xùn)練輪次獲得更高效的優(yōu)化。

OpenAI的研究表明，ReFT可以快速適應(yīng)特定的風(fēng)格或領(lǐng)域（如醫(yī)療建議、分類任務(wù)等），為行業(yè)帶來了更靈活的語言模型優(yōu)化方案。

2） 字節(jié)跳動(dòng)的強(qiáng)化微調(diào)方案

2024年初，字節(jié)跳動(dòng)團(tuán)隊(duì)提出了自己的ReFT訓(xùn)練方法，并在數(shù)學(xué)推理任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了重大突破。其獨(dú)特之處在于結(jié)合了**監(jiān)督微調(diào)（SFT）**和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的優(yōu)勢(shì)：

• 熱身階段（Warm-Up Stage）：通過幾輪SFT，讓模型學(xué)習(xí)基本的數(shù)學(xué)解題能力。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段：采用近端策略優(yōu)化（PPO）算法，讓模型在探索多種正確解法和推理路徑時(shí)不斷優(yōu)化自身性能。

字節(jié)跳動(dòng)的研究進(jìn)一步表明，ReFT不需要額外的人類標(biāo)注獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)，可以直接利用現(xiàn)有的標(biāo)注數(shù)據(jù)完成訓(xùn)練。這種方法的高效性和兼容性使其成為解決復(fù)雜推理任務(wù)的理想工具。

05、ReFT與傳統(tǒng)微調(diào)方法的對(duì)比

為了更直觀地展示ReFT的優(yōu)勢(shì)，我們將其與傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（SFT）進(jìn)行對(duì)比：

06、ReFT的實(shí)際應(yīng)用及未來展望

1） 實(shí)際應(yīng)用

ReFT已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出其巨大的潛力：

• 醫(yī)療領(lǐng)域：通過獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制微調(diào)，模型可以更準(zhǔn)確地生成醫(yī)學(xué)建議。
• 數(shù)學(xué)推理：ReFT在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試（如GSM8K）中的表現(xiàn)顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
• 低資源場(chǎng)景：在數(shù)據(jù)有限的情況下，ReFT依然能快速提升模型性能，特別適合中小型企業(yè)或非盈利研究機(jī)構(gòu)。

2） 挑戰(zhàn)與改進(jìn)方向

盡管ReFT已經(jīng)取得了顯著的成就，但它仍面臨一些挑戰(zhàn)：

• 獎(jiǎng)勵(lì)黑客問題：模型可能通過不正確的推理路徑獲取高分，影響最終結(jié)果的可信度。
• 計(jì)算資源需求：盡管數(shù)據(jù)需求較少，但ReFT的訓(xùn)練仍需要較高的計(jì)算資源支持。

未來，進(jìn)一步優(yōu)化獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，并探索更加輕量化的訓(xùn)練框架，將是推動(dòng)ReFT發(fā)展的重要方向。

07、總結(jié)

強(qiáng)化微調(diào)（ReFT）代表了一種更智能、更高效的語言模型訓(xùn)練方法，它不僅能在有限數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)出色性能，還能推動(dòng)模型更深入地理解推理過程。無論是OpenAI還是字節(jié)跳動(dòng)的探索，都展示了ReFT在實(shí)際應(yīng)用中的巨大潛力。

在人工智能領(lǐng)域，ReFT的成功也為我們提供了一個(gè)重要的啟示：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和微調(diào)的結(jié)合，我們能夠更有效地釋放語言模型的潛能，推動(dòng)技術(shù)不斷進(jìn)步。

參考：

1. ??https://www.superannotate.com/blog/reinforced-fine-tuning??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/6RAPVP7UPDdwpjqYgAC9gw??