mwp_ReFT：推理与强化微调的融合

mwp_ReFT：推理与强化微调的融合

mwp_ReFT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mw/mwp_ReFT

项目介绍

mwp_ReFT 是一个开源项目，旨在通过推理和强化微调技术提高模型在数学推理任务上的性能。该项目基于一篇名为《ReFT: Reasoning with REinforced Fine-Tuning》的研究论文，该论文提出了一种新的训练策略，以解决数学推理任务中的挑战。

项目技术分析

mwp_ReFT 的核心是强化微调（ReFT），它结合了监督微调（SFT）和在线强化学习（RL），以提升预训练语言模型在数学推理任务上的表现。项目主要包含以下几种训练模式：

1. 监督微调（SFT）：使用预训练模型并对其进行微调，以适应特定的数学推理任务。
2. 强化微调（ReFT）：在SFT的基础上，引入强化学习来进一步优化模型。
3. 在线策略学习（Online-SL）：实时学习策略，以在推理过程中做出最佳决策。
4. 离线策略学习（Offline-SL）：使用预训练策略来指导微调过程。
5. 重排（Reranking）：对生成的候选答案进行排序，以选择最可能的正确答案。

项目提供了相应的脚本和训练流程，以方便用户在GSM8k、MathQA和SVAMP等数据集上进行实验。

项目及技术应用场景

mwp_ReFT 可用于多种数学推理任务，如算术问题解答、复杂数学公式理解和问题解决等。以下是该项目的一些具体应用场景：

1. 在线教育：为在线教育平台提供准确的数学问题解答服务，帮助学生解决作业和考试中的数学问题。
2. 智能助手：集成到智能助手中，提供即时的数学问题解答功能。
3. 科研辅助：为科研人员提供数学模型推理和验证的工具。

项目特点

1. 灵活多样的训练模式

mwp_ReFT 支持多种训练模式，用户可以根据具体的任务需求选择最合适的训练策略。

2. 预训练模型支持

项目基于 Codellama 模型进行微调和强化学习，用户可以利用预训练好的模型快速开始实验。

3. 高效的性能提升

通过推理与强化微调的结合，mwp_ReFT 能显著提升模型在数学推理任务上的性能。

4. 开源协议

mwp_ReFT 采用 Apache2.0 协议，用户可以在遵守协议的前提下自由使用和修改代码。

5. 学术支持

项目基于一篇学术研究论文，为用户提供了一套完整的学术引用格式，方便在学术研究中使用。

总结而言，mwp_ReFT 是一个功能强大、应用广泛的数学推理任务开源项目，它通过结合推理和强化微调技术，为解决数学推理任务提供了新的视角和方法。无论是教育领域还是科研领域，该项目都具有重要的实用价值和广阔的应用前景。

mwp_ReFT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mw/mwp_ReFT