强化大型语言模型复杂指令推理能力的新方法

摘要

现有大型语言模型(LLM)在执行包含并行、链式和分支结构的复杂指令时面临挑战。研究发现传统思维链(CoT)方法因简单复述指令的浅层推理模式反而会降低性能。为此提出RAIF方法：1）基于现有分类法分解复杂指令并建立可复现数据采集方法；2）采用带可验证规则奖励信号的强化学习培养指令跟随推理能力，通过样本对比增强CoT效果，结合专家行为克隆实现从快速思维到熟练推理的稳定分布迁移。在7个基准测试中，1.5B参数LLM实现11.74%性能提升，达到8B模型水平。

方法架构

1. 指令分解

   • 基于类型和维度层次结构解析约束条件关系
   • 建立可扩展的复杂指令分类体系

2. 强化学习框架

   • 设计可验证的规则中心奖励信号(RLVR)
   • 采用样本级对比学习优化CoT生成
   • 通过专家行为克隆实现渐进式模型迭代

3. 计算扩展

   • 测试时动态调整计算资源分配
   • 实现推理深度与任务复杂度的自适应匹配

实验结果

模型规模	基准测试提升	OOD泛化能力
1.5B	+11.74%	82.3%
8B	参照基线	85.1%

技术贡献

• 首个系统解决复杂指令层级关系的可扩展方案
• 验证奖励信号与行为克隆的协同优化机制
• 开源代码及数据集（链接经脱敏处理）
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