网站伪静态全站伪静态,协会类网站免费模板,用php做视频网站的步骤,网站建设工作室介绍范文Reinforcement Learning Heats Up 强化学习持续升温 核心观点#xff1a;强化学习正成为构建具有高级推理能力大语言模型#xff08;LLMs#xff09;的重要途径。 最新进展 模型示例#xff1a;近期出现了如DeepSeek - R1及其变体#xff08;DeepSeek - R1 - Zero#xf…Reinforcement Learning Heats Up 强化学习持续升温 核心观点强化学习正成为构建具有高级推理能力大语言模型LLMs的重要途径。 最新进展 模型示例近期出现了如DeepSeek - R1及其变体DeepSeek - R1 - Zero、Kimi k1.5等高性能模型它们借助强化学习提升生成的推理思路。OpenAI去年的GPT - 4率先采用此方法。这些模型的出现展示了强化学习在提升大语言模型推理能力方面的实际应用成果。
强化学习基础 奖惩机制强化学习通过对模型特定行为或目标达成情况给予奖励或惩罚以此引导模型行为。 与其他学习方式对比与监督学习和无监督学习不同它不直接告知模型应输出什么。监督学习需将模型输出与已知真实情况对比无监督学习旨在发现数据中的模式而强化学习让模型从随机行为开始通过获得奖励来探索并发现期望行为。 应用场景因其特性强化学习在训练用于游戏或机器人控制的机器学习模型方面备受青睐。在游戏中模型可通过不断尝试不同策略根据奖励反馈优化行为在机器人控制领域可通过强化学习让机器人学会在复杂环境中完成任务。
强化学习在提升大语言模型思维链方面的工作原理 改进目标旨在改进大语言模型生成的思维链CoT使模型能针对数学、编程、科学等有已知解法的问题生成正确答案。 与传统训练区别传统大语言模型训练逐词生成输出并逐个接收反馈而此方法奖励模型生成能导向准确结论的一系列推理步骤。即使这需要在提示与回复间生成众多中间标记如规划大纲、检查结论或反思方法且无需对具体推理步骤进行明确训练。例如在解决数学问题时模型可能会生成一系列中间推理过程通过强化学习得到奖励即使这些推理步骤在训练数据中未明确给出。
具体模型案例 DeepSeek - R1系列 训练成果DeepSeek团队发现仅靠强化学习微调预训练后DeepSeek - R1 - Zero就能学习到如二次检查答案的解题策略。 出现问题及解决方法该模型出现如输出中混合不同语言的奇怪行为。团队通过在强化学习前用少量长思维链示例进行监督微调在DeepSeek - R1中解决此问题。 Kimi k1.5 训练过程团队在强化学习前用长思维链对模型微调使其能设计自己的解题策略。但生成的长回复虽准确成本较高。 优化措施及效果于是进行第二轮强化学习鼓励生成简短回复。在AIME 2024基准测试中回复平均标记数减少约20%在MATH - 500测试中平均输出标记数减少约10%。 OpenAI的GPT - 4虽披露信息有限但团队成员表明使用强化学习改进模型思维链。
新闻背后 传统应用局限强化学习常用于训练游戏和机器人控制模型在大语言模型开发中此前主要用于使模型与人类偏好一致如通过RLHF从人类反馈中强化学习或RLAIF从人工智能反馈中强化学习方法。 方法演变在直接偏好优化方法出现前上述方法是促使大语言模型与人类偏好对齐的主要方式。
重要意义强化学习在训练大语言模型推理方面效用惊人。随着模型承担任务日益复杂如数学、编程、动画图形等领域强化学习成为推动技术进步的重要路径。例如在复杂编程任务中模型可通过强化学习更好地理解和生成代码逻辑。 总结思考短短不到三年强化学习从看似繁琐无用转变为语言建模关键方向凸显机器学习领域发展充满意外与变革。
