在OpenAI的12天發(fā)布會(huì)中，第二天介紹了一個(gè)新的技術(shù)突破——Reinforcement Fine-Tuning（RFT），這是OpenAI對(duì)其大型語言模型進(jìn)行微調(diào)的創(chuàng)新方法。相比傳統(tǒng)的Fine-Tuning，RFT結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的元素，使得模型不僅僅模仿已有的知識(shí)，而是通過反饋機(jī)制進(jìn)行推理和自我改進(jìn)。本文將幫助你輕松理解RFT的概念、工作原理及其與傳統(tǒng)Fine-Tuning的區(qū)別。

1. 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的增強(qiáng)型學(xué)習(xí)與Reinforcement Fine-Tuning有什么關(guān)系？

什么是增強(qiáng)型學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）？

增強(qiáng)型學(xué)習(xí)（RL）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，學(xué)習(xí)主體通過與環(huán)境交互來進(jìn)行決策，在試錯(cuò)的過程中不斷優(yōu)化自己的行為。模型根據(jù)其行為獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。這種方法在游戲、機(jī)器人控制以及推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

RFT與RL的關(guān)系

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）將增強(qiáng)型學(xué)習(xí)的原理應(yīng)用于語言模型的微調(diào)。傳統(tǒng)的Fine-Tuning通常使用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)來讓模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)，而RFT通過獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（正向反饋）和懲罰信號(hào)（負(fù)向反饋）來逐步優(yōu)化模型的推理能力。與RL類似，RFT的目標(biāo)是通過反復(fù)迭代，不斷提升模型在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。

RFT的核心概念

RFT結(jié)合了RL和傳統(tǒng)Fine-Tuning的優(yōu)勢(shì)。它通過對(duì)模型的回答進(jìn)行評(píng)估和反饋，強(qiáng)化成功的推理并抑制錯(cuò)誤的推理。與RL相比，RFT更專注于通過定制化的任務(wù)和反饋機(jī)制，幫助模型在特定領(lǐng)域進(jìn)行深度推理。

2. RFT與傳統(tǒng)Fine-Tuning又有什么區(qū)別？

傳統(tǒng)的Fine-Tuning通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來調(diào)整模型，使其在新任務(wù)上表現(xiàn)更好。通常，這些任務(wù)具有明確的標(biāo)注和標(biāo)準(zhǔn)答案，比如情感分析、命名實(shí)體識(shí)別（NER）等。而RFT則是一種更加靈活和深刻的微調(diào)方式，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓模型逐步改進(jìn)推理和決策能力，尤其適用于那些沒有明確答案的復(fù)雜任務(wù)。

案例分析：傳統(tǒng)Fine-Tuning與Reinforcement Fine-Tuning的區(qū)別

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）示例

例子 1：醫(yī)學(xué)診斷

• 輸入：“患者有發(fā)燒、咳嗽和呼吸急促的癥狀。”
  參考答案 1：“患者可能患有肺炎。” (正確答案)
  參考答案 2：“患者可能患有流感。” (錯(cuò)誤答案)
  參考答案 3：“患者可能患有支氣管炎。” (錯(cuò)誤答案)
• 評(píng)估：模型的回答將根據(jù)其準(zhǔn)確性和推理過程進(jìn)行評(píng)估。如果模型給出了“肺炎”作為診斷，并能說明其推理過程（如癥狀分析），則會(huì)獲得積極的強(qiáng)化。如果模型給出了“流感”或“支氣管炎”，則會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤的推理過程給予懲罰。

例子 2：法律案件分析

• 輸入：“客戶因未交付貨物而起訴違約。”
• 參考答案 1： “客戶沒有強(qiáng)有力的證據(jù)，案件可能無法勝訴。” (錯(cuò)誤答案)
  參考答案 2：“如果客戶能證明合同條款被違反，客戶在案件中有很強(qiáng)的勝訴可能。” (正確答案)
  參考答案 3：“客戶應(yīng)該放棄起訴，因?yàn)榇祟惏讣ǔ?huì)失敗。” (錯(cuò)誤答案)
• 評(píng)估：如果模型正確分析了合同條款并給出了合理的法律意見（“強(qiáng)有力的勝訴可能”），則會(huì)獲得獎(jiǎng)勵(lì)。若模型給出了錯(cuò)誤的法律推理（如“案件可能無法勝訴”），則會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤的推理過程給予反饋，幫助模型糾正推理方式。
• 另外一種方式是讓模型給出可能性列表，給模型的答案打分。比如例子1的答案順序可能就是1分，例子2的答案順序可能就是0.5分。

傳統(tǒng)Fine-Tuning示例

例子 1：情感分析

• 輸入：“我喜歡這個(gè)產(chǎn)品！它非常好用且價(jià)格實(shí)惠。”
• 預(yù)期輸出：正面情感。
• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：包含標(biāo)注情感的句子數(shù)據(jù)集（例如：正面、負(fù)面、中性）。

例子 2：命名實(shí)體識(shí)別（NER）

• 輸入：“Apple Inc. 總部位于加利福尼亞州的庫比蒂諾。”
• 預(yù)期輸出：“Apple Inc.”（組織）， “庫比蒂諾”（地點(diǎn)）， “加利福尼亞”（地點(diǎn)）。
• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：包含標(biāo)注實(shí)體及其類型的數(shù)據(jù)集。

在這些傳統(tǒng)的Fine-Tuning任務(wù)中，模型通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的標(biāo)注來進(jìn)行優(yōu)化。情感分析和命名實(shí)體識(shí)別都依賴于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)來指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)過程，并沒有涉及到推理能力的提升。

RFT與傳統(tǒng)Fine-Tuning的關(guān)鍵區(qū)別

RFT通過引入獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，能夠使模型在復(fù)雜的任務(wù)中不斷進(jìn)行迭代優(yōu)化，尤其是在沒有明確“正確答案”的情況下，能夠通過反饋和獎(jiǎng)勵(lì)來引導(dǎo)模型逐步達(dá)到更好的推理水平。相比之下，傳統(tǒng)Fine-Tuning則主要依賴于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)和監(jiān)督學(xué)習(xí)，用于處理那些能夠通過示范學(xué)習(xí)解決的任務(wù)。

了解了！以下是將您的截圖和案例內(nèi)容更新到第3部分的優(yōu)化版本：

3. Open AI 是如何使用 RFT 讓 o1 mini 具有比 O1 還強(qiáng)的推理能力的？

在OpenAI發(fā)布會(huì)的第2天，Reinforcement Fine-Tuning（RFT）得到了充分展示，尤其是在醫(yī)學(xué)和基因識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用。OpenAI通過具體案例，詳細(xì)闡述了RFT如何提升模型在復(fù)雜、專業(yè)任務(wù)中的表現(xiàn)。以下是一些關(guān)鍵的截圖和實(shí)際應(yīng)用案例，幫助我們更好地理解RFT的工作原理。

醫(yī)學(xué)案例：基于癥狀判斷遺傳原因

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，RFT展示了它如何幫助AI模型根據(jù)癥狀推理出最可能的遺傳原因。該模型不僅能夠給出答案，還能提供清晰的解釋過程，確保模型的推理是可追溯的。這種能力在醫(yī)學(xué)診斷中尤為重要，因?yàn)獒t(yī)生往往需要理解模型的判斷過程。

這是 OpenAI 給出的訓(xùn)練示例，在這個(gè)例子中模型被要求列出所有可能的基因

評(píng)分算法示意圖：強(qiáng)化思維過程

在RFT中，模型的每個(gè)回答都會(huì)通過評(píng)分算法進(jìn)行評(píng)估。如果回答是正確的，模型會(huì)收到正向的強(qiáng)化，進(jìn)一步推動(dòng)其思維向正確的方向發(fā)展。如果是錯(cuò)誤的，系統(tǒng)會(huì)減少對(duì)該路徑的強(qiáng)化，促使模型調(diào)整策略。這種基于反饋的學(xué)習(xí)方式幫助模型不斷優(yōu)化。

模型列出可能的基因后，評(píng)分算法做出評(píng)估

基因識(shí)別案例：RFT訓(xùn)練與標(biāo)準(zhǔn)模型對(duì)比

此外，RFT還被應(yīng)用于稀有遺傳病的研究中。生物信息學(xué)家Justin Ree通過RFT訓(xùn)練了o1 Mini模型，在數(shù)百篇科學(xué)文獻(xiàn)中提取了有關(guān)癥狀和基因的數(shù)據(jù)。經(jīng)過訓(xùn)練后，RFT優(yōu)化的o1 Mini模型在基因識(shí)別任務(wù)中的表現(xiàn)超越了標(biāo)準(zhǔn)的o1模型，盡管它更小且更經(jīng)濟(jì)。

測(cè)試結(jié)果顯示，經(jīng)過微調(diào)的Mini模型在基因識(shí)別任務(wù)中的精度達(dá)到了45%。這一表現(xiàn)顯著高于標(biāo)準(zhǔn)模型，且該模型能夠清晰解釋其預(yù)測(cè)過程，這對(duì)于醫(yī)療和科研人員來說至關(guān)重要。

經(jīng)過微調(diào)的 o1 mini 比 o1, 以及 o1-mini表現(xiàn)顯著高于標(biāo)準(zhǔn)模型

通過這些詳細(xì)的案例和截圖，我們可以更直觀地看到RFT如何通過反饋機(jī)制優(yōu)化AI模型的決策過程，幫助其在專業(yè)領(lǐng)域中取得更高的精度。OpenAI展示的這些應(yīng)用表明，RFT不僅僅是一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新，更是一個(gè)有望在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的進(jìn)步。

4. 總結(jié)

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）是OpenAI推出的一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，它通過結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)Fine-Tuning，使得語言模型能夠在特定領(lǐng)域進(jìn)行深度推理和決策。與傳統(tǒng)的Fine-Tuning不同，RFT不僅依賴于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，更通過反饋和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，優(yōu)化模型的推理過程。通過這一技術(shù)，OpenAI能夠在醫(yī)療、法律、金融等領(lǐng)域開發(fā)出更加精準(zhǔn)和高效的專業(yè)化模型。

理解RFT的核心在于認(rèn)識(shí)到它不僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的“數(shù)據(jù)模仿”過程，而是一個(gè)不斷優(yōu)化推理和決策能力的動(dòng)態(tài)過程。在未來，隨著RFT技術(shù)的不斷進(jìn)步，它有可能為各行各業(yè)帶來更為深刻的變革。

參考鏈接：

• ??https://openai.com/form/rft-research-program/??
• ??https://the-decoder.com/openai-unveils-reinforcement-fine-tuning-to-build-specialized-ai-models-for-complex-domains/??
• ??https://cookbook.openai.com/examples/how_to_finetune_chat_models??

本文轉(zhuǎn)載自??非架構(gòu)??，作者： 非架構(gòu) ????