强化微调：实现更精准的模型行为调整

什么是强化微调？

强化微调（Reinforcement Fine-Tuning） 是一种先进的模型定制技术，它结合了强化学习的原理与传统的模型微调方法。这种技术通过给予模型高质量任务数据和参考答案来强化其推理能力，与传统微调不同，它不是简单地让模型“记住答案”，而是通过训练模型在特定领域中学会推理，找到正确答案。

RFT的关键特性

• 反馈驱动的学习
  奖励机制：RFT通过实施奖励机制，根据模型的输出质量给予相应的评分。这种机制激励模型产生符合预期的行为，并减少错误发生。
  学习引导：评分系统不仅评价模型的当前表现，还引导模型在未来的学习中调整策略，以优化其行为。
  迭代式改进

• 多循环训练：

• RFT的训练过程涉及多个迭代循环，在每个循环中，模型生成响应，然后接收奖励模型的评估。
  行为调整：根据评估结果，模型调整其行为策略，这种迭代过程有助于模型深入理解并掌握复杂任务。

• 少量数据实现专业化
  数据效率：RFT能够使用较少的样本数据有效地训练模型，使其能够执行特定领域的任务，这在数据稀缺的专业领域尤为重要。
  专业领域应用：在罕见病诊断、特定法律条文解读等高质量数据稀缺的领域，RFT技术显著降低了对数据量的需求，加速了AI技术在这些领域的应用。

强化微调的工作原理

1、初始训练： 模型首先在一个多样化的数据集上进行广泛的训练，以建立基础的语言理解和推理能力。这一步类似于让模型先学习通用知识，例如语言结构、常识等，为后续的专业化训练打下基础。
2、奖励模型开发： 创建一个专门的奖励模型，根据反映人类偏好和价值观的特定标准来评估输出。奖励模型的作用就像一个“评委”，它会根据预先设定的标准来判断模型输出的好坏。这些标准通常来自于人类的专业知识和经验。
3、输出生成： AI模型根据给定的提示或任务生成响应或解决方案。这一步是模型主动参与并尝试解决问题的过程。
4、评估阶段： 奖励模型评估AI模型生成的输出，并提供指示其质量的分数。这个评估过程是反馈机制的核心，它告诉模型其输出的优劣。
5、策略更新： 根据获得的奖励，模型更新其行为策略以改善未来的输出。如果模型得到了高分，它就会强化当前的策略；如果得到了低分，它就会调整策略，尝试新的方法。
6、持续优化： 这个循环不断重复，从而持续提升AI模型的性能以及奖励函数的有效性。通过不断的循环迭代，模型和奖励模型都会不断地进化，模型的性能会越来越好，奖励模型也会越来越精准。

强化微调和传统微调、主动学习有什么区别？

特性	强化微调（RFT）	传统微调（SFT）	主动学习（AL）
目标和方法	结合强化学习原理，通过反馈信号评估模型输出质量，不断改进决策策略	依赖标注好的数据对调整模型，目的是提升特定任务性能	策略性选择信息量大或不确定性高的数据点请求标注，以最小标注努力获得最大学习效率
学习机制	采用奖励机制，根据输出质量给予评分，引导学习过程	不涉及基于反馈的奖励机制	通过选择性标注数据优化学习过程
迭代式改进	包含多个循环，模型生成响应、接收评估并调整行为	通常不包含基于反馈的迭代式改进	侧重于数据的选择和标注，不涉及模型行为的迭代调整
数据利用方式	通过奖励和惩罚指导模型学习特定环境中的行动	使用标注数据直接微调模型	主动选择数据进行标注，减少需要标注的数据量

相关文献

论文名称：REFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning
论文链接： https://arxiv.org/pdf/2401.08967
GitHub链接：https://github.com/lqtrung1998/mwp_ReFT

RFT作为一种新兴的AI模型定制技术，通过其反馈驱动的学习、迭代式改进和少量数据实现专业化的能力，为特定领域的复杂任务提供了有效的解决方案。随着技术的不断发展，RFT有望在需要深厚专业知识和细致理解的领域，如医疗、法律和金融等，发挥更大的作用，推动AI技术向更专业化、更精细化的方向发展。