大模型 | REFT:强化微调提升大型语言模型的推理能力

REFT:强化微调提升大型语言模型的推理能力

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2401.08967

一、摘要

在大型语言模型(LLMs)的领域中,提升模型的推理能力一直是一个重要的研究方向。传统上,通过监督式微调(SFT)和链式思考(CoT)注释来增强模型的推理能力,但这种方法的泛化能力有限。本文提出了一种新的方法——强化微调(ReFT),它通过结合在线强化学习和监督式微调来提升模型的泛化能力。在数学问题解决任务中,ReFT显示出比传统SFT更优越的性能,并且能够通过结合推理时策略进一步提升效果。

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二、引言

随着大型语言模型在各种自然语言处理任务中的应用越来越广泛,如何提高这些模型的推理能力成为了一个研究热点。特别是在数学问题解决领域,模型需要能够理解问题的上下文,并进行逻辑推理以得出正确答案。现有的SFT方法依赖于有限的CoT数据,这限制了模型的泛化能力。ReFT方法通过引入强化学习,使得模型能够从多个推理路径中学习,从而增强其泛化能力。

三、相关工作

在数学问题解决领域,研究者们尝试通过设计更精细的CoT提示和数据工程来提升模型性能。而在强化学习领域,PPO算法被用于自然语言处理任务,以对齐人类偏好。本工作与这些研究相关,但目标是通过强化学习作为一种微调范式来提升模型性能。

四、方法

ReFT方法包含两个阶段:预热阶段和强化学习阶段。

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五、预热阶段

在预热阶段,模型在包含“问题,CoT”元组的数据集上进行微调,使模型具备基本的问题解决能力。CoT生成过程可以分解为一系列下一个标记预测动作,最后一个动作标记 `` 表示生成过程结束。

六、强化学习阶段

在强化学习阶段,模型通过重复采样响应、评估响应答案的正确性,并在线更新其参数来提高性能。使用PPO算法进行训练,模型通过采样多种CoT推理路径来学习,从而获得比SFT更丰富的监督信号。

七、实验

实验在GSM8K、SVAMP和MathQA数据集上进行,使用了CodeLLAMA和Galactica两种基础模型。实验结果表明,ReFT在自然语言和基于程序的CoT上都显示出显著的性能提升和泛化能力。此外,ReFT还能从多数投票和奖励模型重新排名等技术中受益,进一步提升性能。

八、数据集和基础模型

实验使用了三个数学问题数据集:GSM8K、SVAMP和MathQA。GSM8K和SVAMP的答案格式为数值,而MathQA的答案格式为多项选择。实验使用了CodeLLAMA和Galactica两种基础模型,这两种模型在解决数学问题方面表现出色。

九、实验设置

实验中,使用了8个A100-80GB GPU进行训练,并采用了DeepSpeed和HuggingFace Accelerate工具。在ReFT的预热阶段,使用了AdamW优化器,并设置了学习率和批量大小。在强化学习阶段,使用了PPO算法,并设置了相关的超参数。

十、实验结果

ReFT在所有数据集上均优于SFT和其他自训练方法。特别是在CodeLLAMA模型上,ReFT在GSM8K数据集上的N-CoT和P-CoT任务中分别取得了9点和8点以上的提升。此外,ReFT还表现出对多数投票和奖励模型重新排名技术的兼容性,进一步提升了性能。

十一、结论

ReFT作为一种新的微调方法,通过探索多个CoT注释来优化非可微目标,而不是依赖单一CoT注释。实验结果表明,ReFT在性能和泛化能力方面优于SFT,并且与多数投票和奖励模型重新排名等技术兼容。

十二、未来工作

未来的工作将探索离线强化学习技术、开发无需预热的方法以提高训练效率和性能、探索过程性奖励模型在强化学习训练中的应用,并将ReFT应用于更广泛的推理任务。

十三、限制

ReFT需要更多的训练周期才能达到收敛,并且存在奖励黑客问题,即策略可能被操纵,尤其是在最终答案空间有限的情况下。未来的工作将致力于解决这些问题,以提升ReFT的效率和鲁棒性。

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### Curr-REFT 大模型的技术文档、源代码及相关研究资料 Curr-REFT 是一种专注于提升多模态模型推理能力的方法,其设计目标是在不削弱模型跨领域表现的前提下,增强特定任务上的性能。以下是关于该模型的相关资源和技术细节: #### 1. **技术文档** Curr-REFT 的技术文档通常会详细介绍其实现原理、应用场景及其与其他方法的区别。根据已知的信息,此类文档可能会涵盖以下几个方面: - 方法论介绍:描述如何通过微调或多阶段训练策略来实现更好的泛化性和任务适应性[^3]。 - 实验设置:包括使用的基准数据集(Benchmarks)、评估指标以及裁判模型的选择(如 GPT-3.5)。 如果官方提供了详细的白皮书或手册,则建议优先查阅这些材料以获取最权威的第一手信息。 #### 2. **源代码** 对于希望深入了解或者实际部署 Curr-REFT 的开发者来说,访问其源码是非常重要的一步。目前尚无明确提到具体存储位置的内容;不过一般情况下,这类项目会被托管于 GitHub 或类似的公共版本控制系统之上。 假设该项目遵循开源精神并向公众开放权限的话,那么可以从以下方向寻找线索: - 官方网站链接(如果有) - 社区论坛讨论帖 - 相关论文附录部分可能也会给出下载地址提示 值得注意的是,在某些情形下即使整个算法框架公开分享出来,预训练好的权重文件却未必一同发布——这取决于团队内部政策考量因素[^3]。 #### 3. **研究论文** 学术界发表的研究成果往往是理解新技术的最佳起点之一。针对 Curr-REFT 而言,应该查找那些围绕着它展开论述的文章期刊。例如之前提及过的,“为了验证 Curr-ReFT 的泛化性...我们在多模态领域多个 Benchmark 数据集上进行验证。” 这句话暗示至少有一篇关联性强的科研报道存在[^3]。 此外还可以参考其他相似主题的工作进展状况作为补充参考资料来源。比如前面所列举出来的有关视觉语言模型(VLM)[^2],还有利用强化学习改善VLM效能方面的探索实践案例等等[^1][^2]. 最后提醒一点,当试图追踪某个新兴概念背后完整的科学依据链条时,除了直接定位到原始出处之外,还需要留意是否存在后续跟进式的修正意见或者是延伸拓展性质的新发现. ```python # 示例伪代码展示如何加载模型(假定有可用API) import curr_reft_api as crapi model = crapi.load_model('curr-reft-v1', weights_path='./weights/') print(model.summary()) ```
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