无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_cocola/article/details/148723339

论文：Confidence Is All You Need: Few-Shot RL Fine-Tuning of Language Models
链接：https://arxiv.org/pdf/2506.06395

颠覆性创新：自己教自己

“不用人工标注！不用奖励模型！16个样本训练20步，数学能力飙升21%！”

这篇论文提出了RLSC（基于自信心的强化学习），让大语言模型用自身答案的置信度作为奖励信号。就像学生通过检查自己的解题把握来提升成绩，完全摆脱对人类标注的依赖。

RLSC工作流程图与概率分布对比图

传统方法的三大痛点

人工标注贵：RLHF需大量人工给答案打分
计算成本高：TTRL方法每题需生成64个答案投票
设计难度大：奖励函数像“黑魔法”调参困难

RLSC核心技术：分布优化

从外部走向本质，RLSC的核心思想令人拍案叫绝——用模型自信度这个模型内部信号代替多数投票的外部信号！只需优化自信度目标如下：

θθθ

通俗版解读：
▸ 多数投票法 → 让64个AI“陪审团”选最佳答案
▸ RLSC → 直接让AI提升自认为正确的概率

为了优化自信度目标，作者采用了如下的损失函数：

这个损失函数鼓励模型对旧模型认为自信的响应给出更高的 log 概率。关键是，它不需要外部奖励模型，也不需要标注数据，仅使用模型自身的信念分布作为反馈。

实际训练中，作者也推广至可微函数，在梯度计算中应用平滑技巧：

加个小小α值（如0.1），训练稳定性大幅提升！

小成本大提升：20步训练显著提高数学推理能力

仅用16样本/题，在8块A100上训练10-20步，Qwen2.5-Math-7B模型全面进化：

实验结果对比表

在数学测试集上的结果：

Minerva Math：10.7% → 32.4% （+21.7%）
OlympiadBench：15.1% → 35.9% （+20.8%）
AIME24：13.3% → 26.7% （+13.4%）

意外收获：模型学会快推理

RLSC调教后的模型竟主动省略推理步骤，发现正确答案之后，抛弃重复的推理思考，直接用简洁的思考过程给出正确答案。

案例1：分段函数求极值问题

原始模型：写满Python代码却算错
RLSC模型：三步推导直出答案 ✅

案例2：坐标距离计算

原始模型：错误输出10
RLSC模型：精准得出 ✅

行业地震级启示

低成本革命：中小企业也能微调大模型
自我进化：AI不依赖人类标注不断进化
安全隐忧：模型有时对错误答案过度自信

“高质量训练源自模型内部信号，而非外部标签”——这或是打开RL新范式的钥匙！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述