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。

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。

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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