ReFT：通过强化微调增强LLMs 原创

01、概述

近年来，随着大规模语言模型（LLMs）的迅猛发展，如何让这些模型更高效地适应特定任务和领域成为了人工智能领域的热点话题。在这场竞赛中，**强化微调（Reinforced Fine-Tuning，ReFT）**脱颖而出，为语言模型的优化提供了一种创新性的解决方案。无论是OpenAI还是字节跳动，均采用了不同的路径对这一技术进行了深入探索，展示了ReFT在提升推理能力、优化性能上的巨大潜力。

今天，我们将带你全面了解ReFT技术的背景、核心机制、以及它如何在实际应用中为AI模型注入新的活力。

02、什么是强化微调（ReFT）？

强化微调（ReFT）是一种结合强化学习（Reinforcement Learning, RL）与传统微调（Fine-Tuning）的训练方法，通过奖励机制引导模型更高效地优化性能。

传统的微调通常需要大量标注数据，并专注于让模型学习特定任务的“正确答案”。而ReFT更进一步，它不仅关注“对与错”，还让模型理解推理过程本身。

在ReFT中，模型输出的答案会被评分系统（也被称为“打分器”）赋予一定的奖励分值，这个分值反映了答案与目标期望的契合程度。通过多轮迭代训练，模型的参数会逐步调整，以生成更高质量的推理结果。

这项技术尤其适用于数据稀缺或领域专用场景，例如医疗建议生成或复杂的数学推理任务。值得注意的是，ReFT在部分实验中，即使仅使用少量数据（如1,100个示例），也能推动小型模型超越更大规模的传统模型，展现出惊人的效率。

03、强化微调的工作流程

ReFT的训练过程大致可以分为以下几个阶段：

1） 数据准备阶段

在这个阶段，我们需要准备一个标注数据集，并将其分为训练集和验证集。数据集可以包含问题、答案及推理链条（Chain of Thought, CoT）的标注内容。

2） 打分器指导学习

与普通微调不同，ReFT利用一个“打分器”系统对模型生成的输出进行评估，并根据评估结果为其分配奖励。例如，打分器可能会根据模型生成答案的准确性为其评分（如从0到1）。

• 奖励机制：分值越高，表示模型的回答越接近预期目标。
• 迭代优化：模型根据得分信号调整参数，使后续生成的答案更符合预期。

3） 多轮训练与验证

在训练过程中，模型会反复生成答案，并通过验证集检测其是否“真正学习了”推理能力，而非简单记忆数据。这种反复迭代的机制确保了ReFT的高效性和稳定性。

04、OpenAI与字节跳动的ReFT实践

1） OpenAI的强化微调探索

在OpenAI的“12 Days of OpenAI”活动中，他们正式推出了ReFT这一技术。与传统微调相比，OpenAI的ReFT不仅能适应更广泛的任务，还能用极少的数据实现优异表现。例如：

• 小样本高效性：即使只有1,100个训练示例，ReFT也能将小型模型（如o1-mini）的性能提升到超越更大模型（如标准o1）的水平。
• 节省计算资源：相比于需要大量标注数据的传统方法，ReFT的奖励机制使得模型能够通过更少的训练轮次获得更高效的优化。

OpenAI的研究表明，ReFT可以快速适应特定的风格或领域（如医疗建议、分类任务等），为行业带来了更灵活的语言模型优化方案。

2） 字节跳动的强化微调方案

2024年初，字节跳动团队提出了自己的ReFT训练方法，并在数学推理任务上实现了重大突破。其独特之处在于结合了**监督微调（SFT）**和强化学习（RL）的优势：

• 热身阶段（Warm-Up Stage）：通过几轮SFT，让模型学习基本的数学解题能力。
• 强化学习阶段：采用近端策略优化（PPO）算法，让模型在探索多种正确解法和推理路径时不断优化自身性能。

字节跳动的研究进一步表明，ReFT不需要额外的人类标注奖励系统，可以直接利用现有的标注数据完成训练。这种方法的高效性和兼容性使其成为解决复杂推理任务的理想工具。

05、ReFT与传统微调方法的对比

为了更直观地展示ReFT的优势，我们将其与传统的监督微调（SFT）进行对比：

06、ReFT的实际应用及未来展望

1） 实际应用

ReFT已经在多个领域展现出其巨大的潜力：

• 医疗领域：通过奖励机制微调，模型可以更准确地生成医学建议。
• 数学推理：ReFT在数学基准测试（如GSM8K）中的表现显著优于传统方法。
• 低资源场景：在数据有限的情况下，ReFT依然能快速提升模型性能，特别适合中小型企业或非盈利研究机构。

2） 挑战与改进方向

尽管ReFT已经取得了显著的成就，但它仍面临一些挑战：

• 奖励黑客问题：模型可能通过不正确的推理路径获取高分，影响最终结果的可信度。
• 计算资源需求：尽管数据需求较少，但ReFT的训练仍需要较高的计算资源支持。

未来，进一步优化奖励机制，并探索更加轻量化的训练框架，将是推动ReFT发展的重要方向。

07、总结

强化微调（ReFT）代表了一种更智能、更高效的语言模型训练方法，它不仅能在有限数据下实现出色性能，还能推动模型更深入地理解推理过程。无论是OpenAI还是字节跳动的探索，都展示了ReFT在实际应用中的巨大潜力。

在人工智能领域，ReFT的成功也为我们提供了一个重要的启示：通过强化学习和微调的结合，我们能够更有效地释放语言模型的潜能，推动技术不断进步。

参考：

1. ​​https://www.superannotate.com/blog/reinforced-fine-tuning​​

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/6RAPVP7UPDdwpjqYgAC9gw​​