ReFT技術：一種既簡單又高效的方法，旨在增強LLMs在推理領域的泛化能力。

原標題：字節ReFT技術：OpenAI強化微調的幕后功臣？
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：10061字

強化微調（ReFT）技術概述

最近，OpenAI在發布會上推出了新一代的o1和o1 mini模型，這其中的強化微調（ReFT）技術備受關注。ReFT通過引入一種更高效的學習方法，幫助用戶利用自身數據將模型從全才高中生級別提升至特定領域的博士專家級。這一技術在醫療、法律等專業領域展現出顯著的應用潛力。

什么是強化微調？

強化微調是一種高級的學習方法，區別于傳統微調。傳統微調方法類似于讓學生觀察例題和答案，而ReFT則鼓勵學生思考，自己解題并提供答案。通過與正確答案的反饋差異，模型能夠不斷嘗試和調整，從而找到正確的解題思路，顯著提升學習效率。

實驗效果與優勢

在發布會上，遺傳病專家展示了經過強化微調后的o1 mini，其任務完成度比滿血版o1提升了80%。這一結果引發了廣泛關注，表明ReFT在特定領域的推理能力上具有明顯優勢。此外，ReFT方法在使用相同訓練數據的情況下，顯示出較強的泛化能力。

ReFT的工作機制

ReFT的過程分為兩個階段：預熱階段和強化學習階段。預熱階段通過監督微調讓模型具備基本的回答能力；強化學習階段則通過在線學習機制，利用獎勵反饋進一步優化模型。該方法不僅提升了模型的性能，還能減少對額外訓練數據的依賴。

未來展望

盡管ReFT在推理能力上取得了顯著進展，但仍面臨一些挑戰，如訓練效率和獎勵操縱的問題。未來的研究將探索更高效的訓練方法以及改進獎勵機制，以進一步提升模型在各種推理任務中的表現。預計ReFT功能將在明年初向大眾開放，屆時用戶將能夠體驗這一技術的強大能力。

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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技術產品。