你好，我是郭震
今日AI技術再迎來突破，OpenAI發現一種微調技術，能讓大模型o1-mini超越地表最強大模型o1
如下圖所示，微調後的o1-mini竟然超越了o1:
他們稱這項微調技術為：強化微調（Reinforcement Fine-Tuning)，下文統一簡稱為RFT.
更令人意想不到的是，強化微調RFT的技術思路，竟然全部來自位元組。
下面這篇Reasoing with REinforced Fine-Tuning：
就這樣位元組再送神助攻。
OpenAI拿它來訓練自家模型，再讓大模型繼續狂飆，o1-mini漲超o1.
因此要想了解強化微調RTF，透過位元組的這篇論文就能知道大概。先看看下面這幅圖：
此圖來自位元組的這篇論文
此圖講解了RFT的主要步驟，首先經過監督微調（Supervised Fine-Tuning )，簡稱SFT，目的就是為了預熱RFT，透過Chain of Thought (COT) ，也就是上圖中的標記 e，得到很多推理路徑樣本。
RFT預熱後，進入第二階段，使用線上強化學習演算法訓練，訓練完成得到最終Policy. 使用的強化學習演算法是OpenAI提出的PPO.
總結來說RFT步驟：先SFT，後PPO.
下面說下RFT使用的一個核心演算法：PPO
PPO現在強化學習中使用很多，主要原因就是它讓策略更新穩定，並且訓練速度還挺快。
如下是PPO的三個核心要點，PPO透過引入取樣比，使用剪枝損失函式，確保了策略的更新幅度不會過大，使用epochs 和 mini-batch重複利用樣本從而提升樣本利用率：
可這是為什麼，如何做到策略的更新幅度不會過大的？這個問題曾經一直很困擾研究者。
取樣比的公式給出了新舊策略的變化率。
然後關鍵來了。
引入了牛逼的剪枝目標函式，透過這個損失函式加大懲罰那些變化率大的策略更新。
具體來說，如下圖所示，超過閾值1或低於某閾值2，都認為變動過大，然後剪枝發揮威力，返回一個較小的相對於At的權重：
那麼At是什麼？
At是優勢函式（Advantage Function)
衡量了動作相對於狀態的平均好壞程度，如果大於0，表明當前策略下推理出的動作a優於平均水平，具體看下面截圖：
這裡面又引出了強化學習最為核心的、最為基礎的兩個函式，動作價值函式，狀態價值函式。它們直接用於評估當前決策（s,a)後，在未來的回報變現。
簡單理解，這是兩個"算命"函式，一旦訓練後，模型便具備了預測未來的能力。
深度強化學習，是AI領域很有意思的一個分支，感興趣的可以進一步深入理解裡面的細節，限於篇幅，不再繼續展開。
總結一下子
強化微調RFT有望成為大模型微調的新正規化，個人理解尤其是在複雜推理方面有望有較大或大幅效能提升。
它使用了SFT做熱身得到大量樣本，然後PPO強化學習，得到最終的決策Policy，一旦有了很好的Policy，複雜推理任務給到它後，它就能決策出最佳的推理路徑step1, step2,step3,…stepn，從而更有可能得到正確答案。
最後一句，OpenAI得感謝位元組做出的技術貢獻。
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