强化预训练（Reinforcement Pre-Training, RPT）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Listennnn/article/details/148667762

在大语言模型（LLMs）的发展历程中，「规模效应」始终是性能提升的核心驱动力。从GPT-3的1750亿参数到GPT-4的万亿级架构，模型通过海量文本的「下一个token预测」任务（NTP）学习语言规律，但这种纯粹的自监督训练逐渐暴露出局限性：模型更擅长「记忆」而非「推理」，面对复杂问题时容易陷入「模式匹配」而非逻辑推导。

与此同时，强化学习（RL）在对齐人类偏好（如RLHF）和提升推理能力上展现潜力，但传统RL依赖昂贵的人工标注或领域特定奖励函数，难以在大规模预训练中应用。如何让RL突破数据瓶颈，与自监督预训练的 scalability 结合？微软研究院联合北大、清华提出的强化预训练（Reinforcement Pre-Training, RPT）给出了全新答案。

通常情况下，预训练阶段会对模型进行全面训练，以学习语言的通用模式和知识。这部分可能得翻阅 xtuner 官方文档查看源代码了
监督微调（SFT）是对预训练模型进行进一步训练的方法，通常用于特定任务的适配。增量预训练则是在预训练模型的基础上，继续使用新的数据进行训练，以扩展模型的能力。在某些情况下，SFT 可以视为增量预训练的一种形式，特别是当新的数据集用于扩展模型的知识的时候。

https://thegenerality.com/agi/

论文原文：Reinforcement Pre-Training: A New Scaling Paradigm for Large Language Models

核心问题：大模型（LLM）像个“超级记忆王”，但有点“死脑筋”。

现在的LLM（比如ChatGPT）都是通过“猜下一个字”（下一个token预测）在海量文本里训练出来的。这就像让一个人疯狂背书，背得滚瓜烂熟。
问题来了：它们特别擅长背答案和找规律，但遇到需要真正动脑筋推理的问题（比如复杂的数学题、逻辑谜题），就显得有点“死记硬背”，而不是真正理解逻辑。

在这里插入图片描述

传统解法：请个“家教”教它思考（强化学习），但家教太贵。

强化学习（RL）可以让模型学会按人类期望的方式思考和行动，就像请家教教孩子解题思路。
但传统方法（如RLHF）需要大量人工来“批改作业”（标注数据和奖励），或者需要为特定任务定制复杂的“评分标准”（奖励函数）。这成本太高，没法在大规模预训练阶段用。

RPT的妙招：把“背书”本身变成“解题训练”！

RPT的核心创新在于：它巧妙地把原本用来“背答案”的预训练过程，变成了一个需要“写解题过程”的推理练习。 并且，它找到了一个免费、自动的“评分老师”！

具体是怎么做的？

任务变身：从“猜字”到“写解题过程再猜字”
- 传统训练：给模型一句话的前半部分，让它直接猜下一个字/词是什么。
- RPT训练：给模型一句话的前半部分，要求它先生成一段“思考过程”（像我们写数学题的草稿、推理步骤），然后再基于这个思考过程去猜下一个字/词。
- 关键比喻： 就像考试时，老师不仅要求你写最终答案（ABCD），还要求你在卷子上写出详细的解题步骤（草稿）。
神奇的“自动判卷老师”：标准答案就在旁边
- RPT如何判断模型做得好不好？它有一个天然的优势：训练用的文本数据本身就有标准答案（真实的后续文字）！
- 评分规则极其简单粗暴：
  - 如果模型最终猜的字/词和文本中真实的那个字/词 完全一样（严格匹配），就给它打 1分（满分）。
  - 如果猜错了，就是 0分。
- 关键比喻： 这个免费老师只看你最终写的答案（ABCD）和标准答案对不对得上。对得上就给满分，对不上就零分。它不仔细看你的解题过程写得对不对、好不好！但是，它强制要求你必须写解题过程。
模型被迫“动脑筋”：为了猜对答案，必须写好推理
- 模型很“功利”，它想要高分（奖励1分）。
- 但规则要求它必须先写“思考过程”才能猜答案。
- 为了最终猜对那个字词，模型就不得不认真写思考过程，尝试通过这段思考过程来真正理解上下文逻辑，从而提高猜对的可能性。
- 训练时，模型会尝试生成多条不同的“思考路径”（多条推理轨迹），看看哪条路径最终能导向正确的答案。
- 关键比喻： 虽然老师只看最终答案给分，但学生发现，如果不认真写解题步骤（推理），就更容易猜错答案得零分。为了得高分，学生就被迫去写解题步骤，并且努力让这些步骤能帮自己得出正确答案。久而久之，就养成了先思考、再作答的好习惯。
用“免费”数据训练“思考能力”
- 最大的好处：不需要人工标注！ 训练用的文本数据（互联网上的网页、书籍等）本身就有上下文关系，天然提供了“标准答案”。
- RPT把这些海量的、未标注的文本，直接变成了训练模型推理能力的资源。
- 关键比喻： 学校不用花钱请老师专门出一堆“思考题”和“标准答案”，而是直接拿现成的课本、习题册（里面的题目本身就有答案）来训练学生“写解题步骤”的习惯。

RPT带来了什么好处？

模型更“聪明”了： 实验证明，经过RPT训练的大模型：
- 在需要推理的任务上表现更好（比如数学、逻辑题），准确率显著提升。
- 甚至小模型也能有大智慧：一个14B参数的RPT模型，推理能力可以媲美甚至超过参数大一倍的（32B）普通模型。相当于一个中学生（RPT）的解题能力比大学生（普通模型）还强！
- 有了**“零样本”推理能力**：没专门教过的新题目类型，也能靠推理能力去尝试解决，泛化能力更强。
- 推理模式更接近人类：分析显示，RPT模型生成的思考过程中，“提出假设”、“进行演绎推理”等高级思维活动明显增多。
打通“预训练”和“微调”的隔阂：
- 传统模型预训练是“背书”，微调（用RL教特定技能）是“补课”，两者目标不一致，转换起来很费劲。
- RPT让模型在“背书”阶段就养成了“思考”的习惯（推理基因），后续再进行强化学习微调时，就像给一个已经会思考的学生补课，效果更好、效率更高、更顺畅。