Open AI年度直播第二天，又放出了一個殺手锏，強化微調(diào)。奧特曼說他是2024年最大的驚喜，他能讓AI的智商從高中水平直接躍升到博士。任何企業(yè)和個人只需要準備幾十條數(shù)據(jù)，就能創(chuàng)造出自己的專家模型。
那么，什么是強化微調(diào)？產(chǎn)品君的老粉都知道，大模型的成長分兩步，預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練。微調(diào)是后訓(xùn)練的常用方法，一般用來讓AI學(xué)習(xí)特定的輸出模式，比如說畫風(fēng)格和寫作格式。強化微跳的目標是讓AI學(xué)習(xí)特定的推理模式。當AI經(jīng)過深度思考給出正確答案時，會得到獎勵，這些正確的思考路徑就會被強化，錯誤的思路會被抑制。經(jīng)過無數(shù)次思考訓(xùn)練，實現(xiàn)了獎勵最大化，AI的推理能力就會突飛猛進。強化微調(diào)特別適用于那些有客觀答案的領(lǐng)域，比如法律案件分析、加速科研發(fā)現(xiàn)、輔助醫(yī)學(xué)診斷等。為什么強化微調(diào)很重要？大模型智能的提升在預(yù)訓(xùn)練。階段已經(jīng)快要觸及天花板，人類產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)很快會被AI消耗完好。在后訓(xùn)練階段也存在縮放定律。Open AI希望借助專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，通過強化微調(diào)來增強O型模型的推理能力，并且這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)還能反過來用于預(yù)訓(xùn)練，通過左腳踩右腳的方式直接飛向AGI open AI的強化尾腳以開啟報名測試。
強化微調(diào)（Reinforcement Fine-Tuning）是OpenAI推出的一種新技術(shù)，旨在通過少量高質(zhì)量數(shù)據(jù)來提升AI模型在特定領(lǐng)域的推理能力。這一技術(shù)結(jié)合了強化學(xué)習(xí)的原理，使得模型能夠在特定任務(wù)中表現(xiàn)出色。
強化微調(diào)的核心在于利用強化學(xué)習(xí)機制，通過獎勵信號來指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)過程。當模型給出正確答案時，會得到獎勵，從而強化正確的思考路徑；而錯誤的答案則會被抑制。這種方法不僅提高了模型的推理能力，還能夠顯著減少所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。
在OpenAI的“雙12”直播中C，EO Sam Altman表示，強化微調(diào)是2024年最大的驚喜之一，因為它能夠?qū)I的智商從高中水平直接提升到博士水平。具體來說，只需幾十到幾千個高質(zhì)量數(shù)據(jù)，模型就能通過強化學(xué)習(xí)自行探索和學(xué)習(xí)復(fù)雜任務(wù)的推理方式。
強化微調(diào)特別適用于那些有客觀答案的領(lǐng)域，如法律案件分析、加速科研發(fā)現(xiàn)、輔助醫(yī)學(xué)診斷等。這些領(lǐng)域通常需要高度專業(yè)化的知識和精確的推理能力，而強化微調(diào)正好可以滿足這些需求。例如，在生物醫(yī)學(xué)任務(wù)中，強化微調(diào)能夠幫助AI根據(jù)病例描述的癥狀找出相關(guān)基因。
此外，強化微調(diào)還具有重要的應(yīng)用前景。隨著預(yù)訓(xùn)練階段的潛力逐漸接近極限，后訓(xùn)練階段的縮放定律也面臨挑戰(zhàn)。因此，OpenAI希望通過專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，借助強化微調(diào)來增強模型的推理能力，并且這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)還能反過來用于預(yù)訓(xùn)練，形成一個良性循環(huán)。
目前，OpenAI已經(jīng)啟動了強化微調(diào)研究計劃，并開放了API的alpha版本供開發(fā)者申請測試。預(yù)計在2025年初，這一技術(shù)將作為產(chǎn)品正式發(fā)布，面向企業(yè)、大學(xué)和研究院開放申請測試通道。
強化微調(diào)作為一種創(chuàng)新的模型定制技術(shù)，不僅提升了AI在特定領(lǐng)域的推理能力，還為未來的AGI（通用人工智能）發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
強化微調(diào)技術(shù)的具體工作原理是什么？
強化微調(diào)技術(shù)（Reinforcement Fine-Tuning，簡稱ReFT）是一種結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的方法，旨在提升大型語言模型在復(fù)雜推理任務(wù)中的性能。其具體工作原理如下：
- 預(yù)熱訓(xùn)練（Supervised Fine-Tuning，SFT） ：首先，使用傳統(tǒng)的監(jiān)督式微調(diào)方法對模型進行預(yù)熱訓(xùn)練。這一過程通過多個訓(xùn)練周期（epochs）對模型進行訓(xùn)練，每個訓(xùn)練樣本包含問題（x）、推理過程（e）和答案（y）。這種方法能夠使模型在特定任務(wù)上具備一定的基礎(chǔ)能力。
- 策略優(yōu)化（Policy Optimization） ：在預(yù)熱訓(xùn)練之后，應(yīng)用強化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化算法（如P算法PO）進行深入微調(diào)。這一階段的目標是通過策略優(yōu)化來探索多種推理路徑，使模型能夠更好地適應(yīng)新的任務(wù)環(huán)境。
- 價值損失調(diào)整（Value Loss Adjustment） ：在強化學(xué)習(xí)過程中，使用價值損失函數(shù)來調(diào)整模型的價值函數(shù)參數(shù)，使其預(yù)測更準確。這個過程包括計算模型預(yù)測的總回報與實際觀測到的總回報之間的差異，并通過max和clip函數(shù)控制更新幅度，以確保學(xué)習(xí)過程的穩(wěn)定性。
- 統(tǒng)一損失函數(shù)（Unified Loss Function） ：最終，通過一個統(tǒng)一的損失函數(shù)來平衡策略損失和價值損失的重要性。這個損失函數(shù)是策略損失和價值損失的加權(quán)和，通過調(diào)整權(quán)重系數(shù)來優(yōu)化模型在強化學(xué)習(xí)任務(wù)中的表現(xiàn)。
- 人類反饋與獎勵機制：在強化學(xué)習(xí)微調(diào)過程中，利用人類反饋作為獎勵信號，指導(dǎo)模型生成更符合期望的輸出。這種反饋機制幫助模型細化其行為，以滿足特定任務(wù)或用戶交互的標準。
- 模型評估與更新：整個微調(diào)過程還包括對模型的評估與更新機制，以確保模型在新任務(wù)上的性能不斷提升。通過這些步驟，ReFT能夠有效提升模型在復(fù)雜任務(wù)中的推理能力和準確性。