在OpenAI的12天發(fā)布會中，第二天介紹了一個新的技術突破——Reinforcement Fine-Tuning（RFT），這是OpenAI對其大型語言模型進行微調的創(chuàng)新方法。相比傳統(tǒng)的Fine-Tuning，RFT結合了強化學習的元素，使得模型不僅僅模仿已有的知識，而是通過反饋機制進行推理和自我改進。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)機器學習中的增強型學習與Reinforcement Fine-Tuning有什么關系？

什么是增強型學習（Reinforcement Learning, RL）？

增強型學習（RL）是一種機器學習方法，學習主體通過與環(huán)境交互來進行決策，在試錯的過程中不斷優(yōu)化自己的行為。模型根據其行為獲得獎勵或懲罰，目標是最大化累積獎勵。這種方法在游戲、機器人控制以及推薦系統(tǒng)等領域得到了廣泛應用。

RFT與RL的關系

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）將增強型學習的原理應用于語言模型的微調。傳統(tǒng)的Fine-Tuning通常使用大量標注數(shù)據來讓模型學習特定任務，而RFT通過獎勵信號（正向反饋）和懲罰信號（負向反饋）來逐步優(yōu)化模型的推理能力。與RL類似，RFT的目標是通過反復迭代，不斷提升模型在復雜任務中的表現(xiàn)。

RFT的核心概念

RFT結合了RL和傳統(tǒng)Fine-Tuning的優(yōu)勢。它通過對模型的回答進行評估和反饋，強化成功的推理并抑制錯誤的推理。與RL相比，RFT更專注于通過定制化的任務和反饋機制，幫助模型在特定領域進行深度推理。

2. RFT與傳統(tǒng)Fine-Tuning又有什么區(qū)別？

傳統(tǒng)的Fine-Tuning通過訓練數(shù)據集來調整模型，使其在新任務上表現(xiàn)更好。通常，這些任務具有明確的標注和標準答案，比如情感分析、命名實體識別（NER）等。而RFT則是一種更加靈活和深刻的微調方式，通過強化學習讓模型逐步改進推理和決策能力，尤其適用于那些沒有明確答案的復雜任務。

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)學診斷

• 輸入：“患者有發(fā)燒、咳嗽和呼吸急促的癥狀?！?br>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。” (錯誤答案)
  參考答案 3：“患者可能患有支氣管炎?！?(錯誤答案)
• 評估：模型的回答將根據其準確性和推理過程進行評估。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），則會獲得積極的強化。如果模型給出了“流感”或“支氣管炎”，則會根據錯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?！?/li>
• 參考答案 1： “客戶沒有強有力的證據，案件可能無法勝訴?！?(錯誤答案)
  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的勝訴可能?！?(正確答案)
  參考答案 3：“客戶應該放棄起訴，因為此類案件通常會失敗?！?(錯誤答案)
• 評估：如果模型正確分析了合同條款并給出了合理的法律意見（“強有力的勝訴可能”），則會獲得獎勵。若模型給出了錯誤的法律推理（如“案件可能無法勝訴”），則會根據錯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：“我喜歡這個產品！它非常好用且價格實惠?！?/li>
• 預期輸出：正面情感。
• 訓練數(shù)據：包含標注情感的句子數(shù)據集（例如：正面、負面、中性）。

例子 2：命名實體識別（NER）

• 輸入：“Apple Inc. 總部位于加利福尼亞州的庫比蒂諾。”
• 預期輸出：“Apple Inc.”（組織）， “庫比蒂諾”（地點）， “加利福尼亞”（地點）。
• 訓練數(shù)據：包含標注實體及其類型的數(shù)據集。

在這些傳統(tǒng)的Fine-Tuning任務中，模型通過學習數(shù)據集中的標注來進行優(yōu)化。情感分析和命名實體識別都依賴于大量標注數(shù)據來指導模型的學習過程，并沒有涉及到推理能力的提升。

RFT與傳統(tǒng)Fine-Tuning的關鍵區(qū)別

RFT通過引入獎勵機制，能夠使模型在復雜的任務中不斷進行迭代優(yōu)化，尤其是在沒有明確“正確答案”的情況下，能夠通過反饋和獎勵來引導模型逐步達到更好的推理水平。相比之下，傳統(tǒng)Fine-Tuning則主要依賴于大量標注數(shù)據和監(jiān)督學習，用于處理那些能夠通過示范學習解決的任務。

了解了！以下是將您的截圖和案例內容更新到第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 還強的推理能力的？

在OpenAI發(fā)布會的第2天，Reinforcement Fine-Tuning（RFT）得到了充分展示，尤其是在醫(yī)學和基因識別等領域的應用。OpenAI通過具體案例，詳細闡述了RFT如何提升模型在復雜、專業(yè)任務中的表現(xiàn)。以下是一些關鍵的截圖和實際應用案例，幫助我們更好地理解RFT的工作原理。

醫(yī)學案例：基于癥狀判斷遺傳原因

在醫(yī)學領域，RFT展示了它如何幫助AI模型根據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)學診斷中尤為重要，因為醫(yī)生往往需要理解模型的判斷過程。

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

評分算法示意圖：強化思維過程

在RFT中，模型的每個回答都會通過評分算法進行評估。如果回答是正確的，模型會收到正向的強化，進一步推動其思維向正確的方向發(fā)展。如果是錯誤的，系統(tǒng)會減少對該路徑的強化，促使模型調整策略。這種基于反饋的學習方式幫助模型不斷優(yōu)化。

模型列出可能的基因后，評分算法做出評估

基因識別案例：RFT訓練與標準模型對比

此外，RFT還被應用于稀有遺傳病的研究中。生物信息學家Justin Ree通過RFT訓練了o1 Mini模型，在數(shù)百篇科學文獻中提取了有關癥狀和基因的數(shù)據。經過訓練后，RFT優(yōu)化的o1 Mini模型在基因識別任務中的表現(xiàn)超越了標準的o1模型，盡管它更小且更經濟。

測試結果顯示，經過微調的Mini模型在基因識別任務中的精度達到了45%。這一表現(xiàn)顯著高于標準模型，且該模型能夠清晰解釋其預測過程，這對于醫(yī)療和科研人員來說至關重要。

經過微調的 o1 mini 比 o1, 以及 o1-mini表現(xiàn)顯著高于標準模型

通過這些詳細的案例和截圖，我們可以更直觀地看到RFT如何通過反饋機制優(yōu)化AI模型的決策過程，幫助其在專業(yè)領域中取得更高的精度。OpenAI展示的這些應用表明，RFT不僅僅是一個技術創(chuàng)新，更是一個有望在實際應用中產生深遠影響的進步。

4. 總結

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）是OpenAI推出的一項創(chuàng)新技術，它通過結合強化學習和傳統(tǒng)Fine-Tuning，使得語言模型能夠在特定領域進行深度推理和決策。與傳統(tǒng)的Fine-Tuning不同，RFT不僅依賴于大量的標注數(shù)據，更通過反饋和獎勵機制，優(yōu)化模型的推理過程。通過這一技術，OpenAI能夠在醫(yī)療、法律、金融等領域開發(fā)出更加精準和高效的專業(yè)化模型。

理解RFT的核心在于認識到它不僅是一個簡單的“數(shù)據模仿”過程，而是一個不斷優(yōu)化推理和決策能力的動態(tài)過程。在未來，隨著RFT技術的不斷進步，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??

本文轉載自??非架構??，作者： 非架構 ????