自主学习-《Can Large Reasoning Models Self-Train？》_can large reasoning models self-train?-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smartcat2010/article/details/148734619

代码和资料：

https://github.com/tajwarfahim/srt

https://self-rewarding-llm-training.github.io/

中文总结：

AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限，CMU新作颠覆认知-36氪

核心思想：LLM自己生成题目的“正确”答案，不借助人工或者外部给的答案。使用生成多组output，majoryity-vote找最多的那个ouput作为“正确答案”。

前提假设：generation-verification gap（验证正确性，比生成，难度上要简单）

公式：

自回归生成y的每个token:

reward:

目标函数：（更新模型参数 $\theta$ 使得最大化reward的期望；这里的题目x是从固定题库里采样得到的）

对 $\theta$ 求导，得到经典的策略梯度：

优势A，为该样本的当前y的reward，减去，该样本的所有y的reward的数学期望：

算法描述：

就是多采样几次，把majority-vote的结果当成“正确”答案。

RL算法可使用任意算法， PPO, RLOO, REINFORCE, REINFORCE++等。

实验效果

跟ground truth正确答案的，做对比。

评测时，每道test题让LLM输出32个结果，对错01分数计算平均分；比只让LLM输出1个结果的对错分，更能减少误差。

DAPO上模型崩溃了。原因：模型作弊，倾向产生多组一致性的结果，而不是倾向产生正确的结果。因为前者比后者容易。

3种解决模型因为作弊而崩溃的方法：

1. early-stop。实验表明，用不同的validation-set来测（不一定和该train set分布相同，只要领域一样就行，比如训练数学就用数学的validation set)，得到的stop位置是差不多的。比较宽松。

2. 使用固定的（不参与训练）模型输出的结果作为“正确”答案，放弃用训练中的主模型的结果做答案。这样使得训练中的模型更倾向拟合“正确”答案，而不是去拟合让所有结果都一样。

3. 课程学习。DAPO数据集难度更大，所以，LLM模型做输出一致性比做正确性的难度小。