强化学习微调（ReFT）来了，AI不再只是“记住答案”！

原创

算法一只狗

发布于 2025-03-30 21:47:43

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在为期12天的OpenAI活动中，第二天发布了一项名为“强化学习微调”（Reinforcement Fine-Tuning, ReFT）的技术。这一方法不同于传统的监督微调（SFT），不仅仅是让模型“记住答案”，而是通过高质量的任务数据与参考答案，提升其推理能力，使其在特定领域中学会如何高效地找到正确答案。

可以将强化学习微调理解为赋予AI一套复杂的规则和思考框架，让其通过反复实践和推理，逐步掌握解决问题的有效方法。这种训练方式主要依赖两个核心数据集：微调数据集和测试数据集。模型首先通过微调数据集进行学习，然后利用测试数据集验证推理能力，找出不足之处并进行针对性调整。通过这种迭代式的自我训练与验证，模型的推理能力不断优化，最终在特定领域内达到专业水平。

强化学习微调不仅提升了模型在同类问题上的适应能力，还显著增强了其在特定领域的准确性。例如在法律、保险、医疗、金融和工程等领域，这些任务往往具有明确的“正确答案”，而强化学习微调正是为此类应用量身定制的解决方案。这一技术使得AI能够在复杂任务中展现更强的适应性和专业性，从而推动各行业向高效、精准的智能化方向发展。

OpenAI的强化学习微调步骤

强化学习微调不同于传统的监督微调方法，它是一种基于强化学习的微调策略。目前，OpenAI计划在明年正式推出这一技术，用户可前往官网填写申请表以尝试。

1. 选择微调方法和基础模型

在OpenAI官网，选择“Reinforcement”作为微调方法，并选定基础模型（如o1-mini）。

2. 训练数据准备

用户需准备自己的数据集，并以JSONL格式存储。在演示案例中，使用的是“遗传病”数据集，该数据集包含患者症状和已知的致病基因。数据通常被划分为训练数据集和验证数据集，以确保模型最终能在验证数据集上取得良好的收敛效果。

3. 设定评分机制

强化学习微调需要一个评估器来衡量模型生成结果的优劣。评分机制的核心在于比较模型输出与正确答案的差距，并给出0到1的评分，分数越高代表预测越精准。用户可以选择现成的评分器，也可以自行定义评分规则。

4. 配置训练参数

用户可设置训练参数，如批次大小（batch size）、学习率（learning rate）和训练轮次（epochs）等。当然，也可以使用默认参数进行训练。

5. 启动训练并监测结果

在训练过程中，用户可在控制面板中查看模型的微调进度及最终评估结果。实验显示，新微调的模型得分达到31%，已超越基础推理模型o1的效果。

Demo局限性分析

尽管OpenAI的演示案例展示了强化学习微调的潜力，但也暴露了一些局限性。例如，“遗传病”分类任务在医学中虽然重要，但其诊断往往基于明确的基因指标和标准化流程，因此相对简单。深度学习模型仅需少量数据即可自动学习该诊断过程，类似于构建一个决策树。

此外，该演示案例回避了强化学习中最具挑战性的部分——奖励建模。示例中的评分规则较为简单，正确答案得分1，错误答案得分0。然而，在现实应用中，许多任务并没有固定的标准答案，例如科学研究、工程设计和策略决策等。因此，强化学习微调在处理这些问题时，可能需要更复杂的奖励机制与更强的泛化能力。

强化学习微调的技术背景

强化学习微调最早可能源自2024年的ACL会议论文，由字节跳动团队提出。其核心思想是结合下游微调（Fine-Tuning）与强化学习（Reinforcement Learning），以克服传统监督学习的局限。

在传统的下游微调任务中，即使采用带有思维链（CoT）标注的数据进行训练，也只能让模型学习到单一的推理路径。而强化学习微调则引入了两阶段训练方案：

预热阶段（Warm-up）：
- 在CoT数据上进行监督微调训练，使模型具备初步的推理能力。
- 此阶段不追求极高的准确率，而是确保模型能够基本理解任务。
强化学习阶段：
- 采用在线强化学习（如PPO算法）进一步微调。
- 模型针对同一问题生成多种推理路径，并根据答案匹配程度给予奖励，从而学习更丰富的推理方式。