可以把它想象成給 AI 一套復雜的規(guī)則~

原標題：OpenAI發(fā)布強化微調技術，SFT退出歷史舞臺
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數(shù)：4847字

強化微調（Reinforcement Fine-Tuning）簡介

在當前人工智能領域，強化微調（Reinforcement Fine-Tuning,RFT）作為一種新興的訓練方法，正在吸引越來越多的關注。它不僅僅是簡單的監(jiān)督微調（SFT），而是通過高質量的任務數(shù)據(jù)和參來提升模型的推理能力。本文將對強化微調的原理、方法及其應用進行簡要總結。

1. 強化微調的基本原理

強化微調的核心在于讓模型在特定領域中通過推理學習找到正確答案。這一過程包括使用微調數(shù)據(jù)集進行訓練和利用測試數(shù)據(jù)集進行驗證。模型在訓練階段并不能直接看到正確答案，而是通過輸出推理結果并接受評分器的評估來逐步優(yōu)化其性能。

2. 訓練和驗證過程

強化微調的訓練過程主要分為幾個步驟：首先，用戶準備一個訓練數(shù)據(jù)集和一個驗證數(shù)據(jù)集。在訓練中，評分器會根據(jù)模型輸出與正確答案的匹配程度打分，幫助模型調整學習策略。這一過程的反復迭代，能夠顯著提升模型在特定領域的準確性。

3. 應用領域及優(yōu)勢

強化微調尤其適用于法律、金融、醫(yī)療等有明確答案的專業(yè)領域。通過強化微調，模型在這些領域的表現(xiàn)能夠超過傳統(tǒng)的訓練方法，展現(xiàn)出更強的推理和解決問題能力。OpenAI的研究表明，使用強化微調后的模型在多個指標上表現(xiàn)優(yōu)于規(guī)模更大的基礎模型。

4. 開發(fā)與用戶體驗

用戶只需簡單配置評分器和調整一些訓練參數(shù)，便可以創(chuàng)建經(jīng)過強化微調的定制模型。雖然目前OpenAI的強化微調功能處于Alpha測試階段，但其潛力已開始顯現(xiàn)，為專業(yè)模型訓練提供了新的可能性。

5. ReFT技術的起源與發(fā)展

強化微調的概念最早由字節(jié)跳動提出，并在ACL 2024會議上發(fā)表了相關研究論文。該技術結合了監(jiān)督微調和強化學習，特別在數(shù)學問題的推理上顯示出優(yōu)越性。通過預熱階段和強化學習階段的結合，ReFT在性能上超越了傳統(tǒng)的SFT方法。

總結

強化微調作為一種新興的技術，正在逐漸改變AI模型的訓練方式。通過高質量的數(shù)據(jù)集和有效的評分機制，強化微調能夠讓模型在特定領域中達到更高的專業(yè)水平，為未來的AI應用開辟了新的方向。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產(chǎn)品。