僅需一萬塊錢！清華團隊靠強化學(xué)習(xí)讓 7B模型數(shù)學(xué)打敗GPT-4o

無需模仿，超越蒸餾

原標(biāo)題：僅需一萬塊錢！清華團隊靠強化學(xué)習(xí)讓 7B模型數(shù)學(xué)打敗GPT-4o
文章來源：量子位
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PRIME: 提升大模型推理能力的強化學(xué)習(xí)新方法

近日，清華大學(xué)、上海AI Lab等團隊提出一種名為PRIME (Process Reinforcement through IMplicit REwards) 的強化學(xué)習(xí)新方法，成功訓(xùn)練出一個數(shù)學(xué)能力超越GPT-4o和Llama-3.1-70B的7B模型Eurus-2-7B-PRIME。該方法僅需少量資源（8張A100，約一萬元，不到10天），便取得了顯著成果，在AI社區(qū)引發(fā)熱議。

1. 模仿學(xué)習(xí)的局限與強化學(xué)習(xí)的潛力

傳統(tǒng)的基于模仿學(xué)習(xí)的大模型訓(xùn)練方法依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而高質(zhì)量數(shù)據(jù)往往稀缺，限制了模型推理能力的提升。OpenAI的o1和o3模型的成功案例證明了強化學(xué)習(xí)在提升大模型推理能力方面的巨大潛力，其可以使模型具備類似人類的快速迭代試錯和深度思考能力。然而，強化學(xué)習(xí)也面臨著如何獲取精準(zhǔn)且可擴展的密集獎勵，以及如何設(shè)計高效利用獎勵的算法兩大挑戰(zhàn)。

2. PRIME算法的核心思想：隱式過程獎勵

PRIME算法巧妙地利用了“隱式過程獎勵”的思想來克服上述挑戰(zhàn)。它無需訓(xùn)練額外的價值模型，僅依靠答案的最終對錯（輸出獎勵模型，ORM）數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，就能隱式地建模過程獎勵。這種方法具有三大優(yōu)勢：

1. 過程獎勵：為每個token提供價值估計，無需額外訓(xùn)練價值模型。

2. 可擴展性：只需結(jié)果標(biāo)簽即可在線更新PRM，有效緩解分布偏移和可擴展性問題。

3. 簡潔性：可以直接用初始策略模型初始化PRM，簡化訓(xùn)練流程。

PRIME算法是一種在線強化學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)⒚總€token的過程獎勵無縫應(yīng)用于強化學(xué)習(xí)流程中。其流程圖清晰地展示了算法的運作機制。

3. 實驗結(jié)果與突破

實驗結(jié)果顯示，PRIME算法相比于僅用結(jié)果監(jiān)督的方法，采樣效率提升了2.5倍，在下游任務(wù)上也有顯著提升。在線更新PRM的效果也顯著優(yōu)于固定不更新的PRM，驗證了算法設(shè)計的合理性。基于Qwen2.5-Math-Instruct訓(xùn)練的EurusPRM模型，在Best-of-N采樣中達到了開源領(lǐng)先水平。在AIME 2024考試中，Eurus-2-7B-PRIME的準(zhǔn)確率達到26.7%，大幅超越GPT-4o、Llama-3.1-70B和Qwen2.5-Math-7B-Instruct，且僅使用了Qwen Math數(shù)據(jù)的1/10。強化學(xué)習(xí)方法PRIME為模型帶來了16.7%的絕對提升。

4. 未來展望

PRIME算法的成功，證明了強化學(xué)習(xí)在提升大模型推理能力方面的巨大潛力。未來，基于PRIME方法和更強的基座模型，有潛力訓(xùn)練出接近OpenAI o1的模型。強化學(xué)習(xí)作為連接已有智能體和現(xiàn)實世界的橋梁，以及將世界反饋內(nèi)化為模型智能的路徑，將在下一代人工智能發(fā)展中發(fā)揮重要作用。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破