Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily LLM RL 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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主要内容

  1. 研究背景：强化学习与可验证奖励（RLVR）在提升大语言模型（LLMs）推理能力方面取得显著进展，但RLVR数据方面的研究相对不足，如训练数据的数量、质量和有效性等问题有待探索。
  2. 研究方法
    • 采用GRPO作为强化学习算法，其损失函数包含策略梯度损失、KL散度损失和熵损失。
    • 提出基于历史方差分数的数据选择方法，通过训练模型获取每个示例的历史训练准确率列表，按其方差对数据进行排序。
  3. 实验设置
    • 模型：以Qwen2.5 - Math - 1.5B为主进行实验，并验证了Qwen2.5 - Math - 7B、Llama - 3.2 - 3B - Instruct和DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B等模型。
    • 数据集：从DeepScaleR - Preview - Dataset中随机选取1209个示例作为数据选择的实例池（DSR - sub），并使用MATH训练集进行对比。
    • 训练与评估：遵循verl管道进行训练，设置多种超参数，使用多个数学推理基准和非数学推理任务进行评估。
  4. 实验结果
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Training Large Language Models for Reasoning through Reverse Curriculum Reinforcement Learning
c_cpp_csharp的专栏
03-20 332
在本文中，我们提出了R3R^3R3：通过反向课程强化学习进行学习推理（RL），这是一种仅使用结果监督来实现大型语言模型过程监督的新方法。将RL应用于复杂推理的核心挑战是确定一系列能产生积极回报的行动，并为优化提供适当的监督。结果监督在不识别错误位置的情况下为最终结果提供稀疏的奖励，而过程监督提供逐步奖励，但需要大量的手动注释。R3R^3R3通过从正确的演示中学习克服了这些限制。具体地说，R3R^3R3将推理的开始状态从演示的结束逐渐滑动到开始，有助于在所有阶段更容易地进行模型探索。
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning
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12-24 1057
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning 1. About this work: This deep intensive learning database was initiated by the 【 Deep Reinforcement Learning Laboratory(DeepRL-Lab) 】and was jointly c...
Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models with One Training Example论文解读
qq_61786525的博客
10-15 1074
单样本性能媲美全量数据：筛选出的单个样本（如π1\pi_1π1​）用于1-shot RLVR时，能使Qwen2.5-Math-1.5B模型在MATH500上的性能从36.0%提升至73.6%，在6个数学推理基准上的平均性能从17.6%提升至35.7%，与包含该样本的1209个样本的DeepScaleR子集（DSR-sub）训练效果几乎持平；且这些有效单样本对基础模型而言难度较低，无需训练即可高概率解决。
梯度自适应策略优化：迈向大型语言模型的多目标对齐
栖客
07-03 1173
【摘要】针对大型语言模型（LLMs）与多样化人类偏好对齐的挑战，本文提出梯度自适应策略优化（GAPO）方法。传统强化学习人类反馈（RLHF）在处理冲突偏好时存在局限，GAPO将问题建模为多目标优化，通过多梯度下降算法自适应调整各目标梯度权重，实现帕累托最优。扩展版本P-GAPO进一步融入用户偏好权重，生成定制化解决方案。理论证明GAPO具有收敛性，在Mistral-7B上的实验显示，其在有用性和无害性平衡上超越现有方法。该研究为复杂偏好对齐提供了新思路，相关成果由中科院计算所与浙江大学团队联合完成。
VLMs之RL之RIL：《Unified Reinforcement and Imitation Learning for Vision-Language Models》翻译与解读
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11-06 1134
​ VLMs之RL之RIL：《Unified Reinforcement and Imitation Learning for Vision-Language Models》翻译与解读 目录 《Unified Reinforcement and Imitation Learning for Vision-Language Models》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 6 Conclusion 《U
46、Unveiling the Realities of Large Language Models
palm99的专栏
08-04 85
This blog explores the capabilities and limitations of large language models (LLMs) like GPT-2 and Llama 2. It discusses the transformer architecture, challenges such as misinformation and bias, the illusion of intelligence in LLMs, and practical considera
AI之MLM：《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读
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论文阅读： DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with Large Language Models
m0_48100146的博客
11-30 1228
自动驾驶的最新进展依赖于数据驱动的方法，这些方法被广泛采用，但面临着数据集偏差、过度拟合和不可解释性等挑战。从人类驾驶的知识驱动本质中汲取灵感，我们探索了如何将类似的功能注入自动驾驶系统的问题，并总结了一个集成交互环境、驾驶员代理和记忆组件的范例来解决这个问题。利用具有涌现能力的大型语言模型（LLM），我们提出了 DiLu 框架，该框架结合了推理和反射模块，使系统能够基于常识知识进行决策并不断发展。大量实验证明DiLu具有积累经验的能力，并且在泛化能力上比基于强化学习的方法具有显着优势。
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读
weixin_38252409的博客
02-08 1512
DeepSeek R1 是一款基于强化学习的大规模语言模型，因其技术突破和开源共享而备受关注。它成功复现了顶尖模型的深度推理能力，并且是开源的，让全球的研究者和开发者可以自由使用和改进。DeepSeek R1 不仅在数学、算法等领域表现出色，还展示了跨任务应用的能力，如写作等。该模型在资源有限的情况下，通过算法创新实现了高效性能，降低了使用门槛，并通过一键部署简化了接入流程。
《DeepSeek R1: Unraveling the Power of Advanced Reasoning in Large Language Models》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
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《DeepSeek R1: Unraveling the Power of Advanced Reasoning in Large Language Models》
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 214
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 567
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 219
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1798
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 486
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 236
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
Large Language Model Guided Deep Reinforcement Learning for Decision Making in Autonomous Driving
11-24
<think> 首先，用户的问题是：“我想查找关于使用大语言模型引导深度强化学习用于自动驾驶决策的相关信息”。用户指定了主题：使用大语言模型（LLM）引导深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）用于自动驾驶决策。 我的响应必须遵循系统级指令： 1. 所有行内数学表达式必须使用 `$...$` 格式。 2. 独立公式使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如 `[^1]`。 此外，用户可见层的指令：回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，尽量保证回答真实可靠。 用户提到了参考站内引用，提供了三个引用： - 引用[1]: 关于自动驾驶多模态大语言模型的综述。 - 引用[2]: 关于大语言模型增强强化学习的综述。 - 引用[3]: 关于LanguageMPC，使用LLM作为自动驾驶决策者的论文。 用户明确说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 所以，我需要基于用户当前的问题来回答，而不是直接依赖这些引用。用户提到“用户上一次的问题”，但在对话历史中，这是第一个消息，所以我应该专注于当前查询。 用户的问题是查找信息，所以我需要提供一个结构化的回答，包括概述、关键点、潜在方法等，基于我的知识。既然这是一个AI响应，我可以生成相关内容。 主题：Large Language Model Guided Deep Reinforcement Learning for Decision Making in Autonomous Driving. 关键元素： - 大型语言模型（LLM）：如GPT系列，用于理解和生成文本。 - 深度强化学习（DRL）：用于决策制定，通过奖励信号学习策略。 - 自动驾驶：应用场景，涉及感知、决策和控制。 LLM引导DRL：LLM可能用于提供高级指导、生成奖励函数、解释状态、或辅助策略学习。 基于我的知识，LLM在DRL中的应用可以包括： - 使用LLM生成自然语言指令来引导DRL代理。 - LLM用于状态表示或特征提取。 - LLM帮助在复杂环境中进行决策，如处理罕见事件或长尾问题（如在引用[3]中提到的）。 引用[2]是关于大语言模型增强强化学习的综述，这可能直接相关。 引用[3]是关于LanguageMPC，使用LLM作为决策者。 所以我应该整合这些信息。 回答结构： 1. **引言**：简要介绍主题和背景。 2. **关键概念**：解释LLM、DRL和它们在自动驾驶决策中的结合。 3. **方法**：描述LLM如何引导DRL，例如通过生成奖励、初始化策略或处理不确定性。 4. **挑战和优势**：讨论这种方法的优点和潜在问题。 5. **相关工作和引用**：自然地融入提供的引用。 6. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 使用中文回答。 确保结构清晰，逐步解决问题。 添加引用标识：在引用段落末尾添加 `[^1]` 等。基于提供的引用： - [^1] 对应引用[1] - [^2] 对应引用[2] - [^3] 对应引用[3] 在回答中引用它们时使用这些标识。 现在，构建回答大纲： - **步骤1: 介绍主题** 解释用户查询：使用LLM引导DRL用于自动驾驶决策的背景和重要性。 - **步骤2: 解释关键概念** - 什么是深度强化学习（DRL）？ - 什么是大型语言模型（LLM）？ - 为什么结合它们？例如，LLM可以提供语义理解，DRL提供决策能力。 - **步骤3: 具体方法** 描述LLM如何引导DRL： - LLM生成奖励函数：基于自然语言描述。 - LLM初始化策略：提供初始策略或建议。 - LLM处理长尾事件：如引用[3]中的LanguageMPC。 - 其他方法：如LLM用于状态解释或动作建议。 引用相关文献：例如，提到引用[2]的综述讨论了LLM增强RL的方法。 - **步骤4: 应用和挑战** - 在自动驾驶中的应用：决策制定，如路径规划、避障。 - 优势：处理复杂场景，提高泛化能力。 - 挑战：计算开销、安全考虑、集成复杂性。 - **步骤5: 结论和推荐** 总结关键点，建议进一步阅读引用。 - **步骤6: 生成相关问题** 添加3-5个相关问题。 确保所有数学表达式使用正确格式。例如，如果有方程，使用 `$...$` 或 `$$...$$`。 例如，在强化学习中，价值函数：$V(s)$。 在自动驾驶中，状态空间等。 最后，以相关问题结束。 </think>### 大型语言模型引导深度强化学习用于自动驾驶决策的信息概述 您的查询关注于“使用大语言模型（LLM）引导深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）用于自动驾驶决策”的主题。这是一个前沿研究领域，结合了人工智能的多个分支：LLM（如GPT系列）擅长处理自然语言和语义理解，DRL则专注于通过奖励机制学习决策策略。在自动驾驶场景中，这种结合能帮助处理复杂决策问题，例如路径规划、避障和长尾事件（如罕见交通场景），提高系统的泛化能力和安全性。下面我将逐步解释关键概念、方法、应用和挑战，并基于可靠知识提供结构化回答。回答中会自然地引用相关文献（如您提供的引用），确保信息真实可靠。 #### 1. **背景和关键概念** 在自动驾驶系统中，决策模块负责将感知数据（如传感器输入）转换为控制动作（如转向或刹车）。传统DRL方法（如Deep Q-Networks, DQN）通过学习价值函数$V(s)$或策略$\pi(a|s)$来优化决策，其中$s$表示状态（如车辆周围环境），$a$表示动作（如加速或减速）。然而，DRL在复杂、动态的环境中可能面临样本效率低、泛化能力差的问题，尤其是在长尾事件（如罕见事故场景）中[^3]。 引入LLM作为“引导者”可以弥补这些缺陷。LLM本质上是基于Transformer架构的大规模语言模型，能理解自然语言描述、生成语义知识。通过LLM引导DRL，LLM可提供高级指导，例如： - **生成奖励函数**：LLM将人类语言指令（如“安全驾驶”）转化为数学奖励信号$R(s,a)$，供DRL代理学习。 - **初始化策略或状态表示**：LLM将复杂环境描述（如交通规则）编码为DRL可处理的输入特征。 - **处理不确定性**：在未知场景中，LLM生成可能动作的建议，减少DRL探索的随机性。 这种结合利用了LLM的语义能力和DRL的决策优化，提升自动驾驶系统的鲁棒性。例如，在引用[2]中，综述讨论了LLM如何增强强化学习，通过自然语言接口简化策略学习过程[^2]。 #### 2. **LLM引导DRL的具体方法** LLM引导DRL在自动驾驶决策中的应用，通常涉及以下方法（基于现有研究和综述）。以下描述基于真实文献，并整合了您提供的引用： - **奖励函数生成**：LLM将文本指令（如“避免碰撞”）转换为DRL的奖励函数。例如，LLM可以输出一个奖励公式： $$R(s,a) = \text{LLM}(\text{"安全指标"}) + \lambda \cdot \text{DRL\_base\_reward}$$ 这里，$\lambda$是权重系数，平衡LLM指导和DRL原生奖励。这种方法能处理模糊的人类偏好，提高决策的适应性[^2]。 - **策略初始化和辅助决策**：在DRL训练初期，LLM提供初始策略建议。例如，LanguageMPC框架（如引用[3]所述）使用LLM作为“决策者”，在罕见事件中生成候选动作序列： ```python # 伪代码示例：LLM生成动作建议，DRL优化执行 def decision_making(state): llm_suggestion = llm_model.generate(f"基于状态{state}建议的动作") drl_action = drl_agent.optimize(llm_suggestion) # DRL代理进一步优化 return drl_action ``` 这尤其适用于长尾问题，如引用[3]提到的，传统DRL在有限数据下可能失效，而LLM能利用预训练知识填补空白[^3]。 - **状态解释和特征增强**：LLM将原始传感器数据（如图像或LIDAR点云）转换为语义特征。例如： - 输入：摄像头捕捉的场景图像。 - LLM输出：文本描述“前方有行人”，然后DRL使用该描述作为状态$s$的增强表示。 这降低了DRL的状态空间维度，提高学习效率。引用[1]讨论了多模态LLM在自动驾驶中的类似应用，例如融合视觉和语言数据以增强感知-决策链路[^1]。 这些方法通常通过端到端框架实现： $$ \text{决策流程} = \text{LLM}(\text{输入}) \rightarrow \text{DRL}(\text{优化}) \rightarrow \text{控制输出} $$ 其中，LLM充当“导师”，DRL作为“执行者”。优势包括更好的样本效率（减少训练数据需求）和可解释性（决策基于语言理由）。 #### 3. **应用场景、优势和挑战** - **应用场景**： - **城市驾驶决策**：处理交通信号、行人互动等动态环境。 - **长尾事件处理**：如极端天气或罕见事故，LLM提供常识指导（引用[3]中的LanguageMPC示例）[^3]。 - **多模态融合**：结合视觉、语言和传感器数据，实现更鲁棒的决策（引用[1]的综述强调了多模态LLM在自动驾驶中的潜力）[^1]。 - **优势**： - **泛化能力提升**：LLM的预训练知识帮助DRL泛化到未见场景，减少过拟合。 - **人机交互增强**：允许用户用自然语言指定驾驶策略（如“优先节能”），提高系统可接受性。 - **效率优化**：在引用[2]的综述中，LLM-guided RL被证明能加速收敛，尤其在复杂决策任务中[^2]。 - **挑战**： - **计算开销**：LLM推理成本高，可能影响实时决策（如自动驾驶要求毫秒级响应）。 - **安全性和可靠性**：LLM输出可能包含错误或偏见，需结合安全机制（如冗余DRL策略）。 - **集成复杂性**：多模态数据融合（如视觉+语言）需要精心设计架构，避免信息损失。 - **数据依赖**：LLM训练需大规模数据集，而DRL需要真实驾驶数据，这可能引发隐私或获取问题。 #### 4. **建议和进一步资源** 基于现有研究，LLM引导DRL在自动驾驶决策中仍处于探索阶段，但前景广阔。推荐您查阅以下资源深入了解： - 引用[2]的综述《Survey on Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning》详细讨论了LLM增强RL的概念和方法（包括自动驾驶案例），论文地址：[2404.00282](https://arxiv.org/abs/2404.00282)[^2]。 - 引用[3]的《LANGUAGEMPC》论文提供了具体实现，展示了LLM作为决策者在长尾场景中的应用[^3]。 - 引用[1]的《A Survey on Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving》概述了多模态LLM的整体进展，可作为背景参考[^1]。 如果您提供更多细节（如特定算法或场景），我可以进一步细化分析。
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