ReFT技术：一种既简单又高效的方法，旨在增强LLMs在推理领域的泛化能力。
强化微调（ReFT）技术概述
最近，OpenAI在发布会上推出了新一代的o1和o1 mini模型，这其中的强化微调（ReFT）技术备受关注。ReFT通过引入一种更高效的学习方法，帮助用户利用自身数据将模型从全才高中生级别提升至特定领域的博士专家级。这一技术在医疗、法律等专业领域展现出显著的应用潜力。
什么是强化微调？
强化微调是一种高级的学习方法，区别于传统微调。传统微调方法类似于让学生观察例题和答案，而ReFT则鼓励学生独立思考，自己解题并提供答案。通过与正确答案的反馈差异，模型能够不断尝试和调整，从而找到正确的解题思路，显著提升学习效率。
实验效果与优势
在发布会上，遗传病专家展示了经过强化微调后的o1 mini，其任务完成度比满血版o1提升了80%。这一结果引发了广泛关注，表明ReFT在特定领域的推理能力上具有明显优势。此外，ReFT方法在使用相同训练数据的情况下，显示出较强的泛化能力。
ReFT的工作机制
ReFT的过程分为两个阶段：预热阶段和强化学习阶段。预热阶段通过监督微调让模型具备基本的回答能力；强化学习阶段则通过在线学习机制，利用奖励反馈进一步优化模型。该方法不仅提升了模型的性能，还能减少对额外训练数据的依赖。
未来展望
尽管ReFT在推理能力上取得了显著进展，但仍面临一些挑战，如训练效率和奖励操纵的问题。未来的研究将探索更高效的训练方法以及改进奖励机制，以进一步提升模型在各种推理任务中的表现。预计ReFT功能将在明年初向大众开放，届时用户将能够体验这一技术的强大能力。
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文章来源：智猩猩GenAI
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作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。
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