掌握OpenAI Day 2的RFT技术，你需要搞懂这3个关键问题！ 精华

在OpenAI的12天发布会中，第二天介绍了一个新的技术突破——Reinforcement Fine-Tuning（RFT），这是OpenAI对其大型语言模型进行微调的创新方法。相比传统的Fine-Tuning，RFT结合了强化学习的元素，使得模型不仅仅模仿已有的知识，而是通过反馈机制进行推理和自我改进。本文将帮助你轻松理解RFT的概念、工作原理及其与传统Fine-Tuning的区别。

1. 传统机器学习中的增强型学习与Reinforcement Fine-Tuning有什么关系？

什么是增强型学习（Reinforcement Learning, RL）？

增强型学习（RL）是一种机器学习方法，学习主体通过与环境交互来进行决策，在试错的过程中不断优化自己的行为。模型根据其行为获得奖励或惩罚，目标是最大化累积奖励。这种方法在游戏、机器人控制以及推荐系统等领域得到了广泛应用。

RFT与RL的关系

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）将增强型学习的原理应用于语言模型的微调。传统的Fine-Tuning通常使用大量标注数据来让模型学习特定任务，而RFT通过奖励信号（正向反馈）和惩罚信号（负向反馈）来逐步优化模型的推理能力。与RL类似，RFT的目标是通过反复迭代，不断提升模型在复杂任务中的表现。

RFT的核心概念

RFT结合了RL和传统Fine-Tuning的优势。它通过对模型的回答进行评估和反馈，强化成功的推理并抑制错误的推理。与RL相比，RFT更专注于通过定制化的任务和反馈机制，帮助模型在特定领域进行深度推理。

2. RFT与传统Fine-Tuning又有什么区别？

传统的Fine-Tuning通过训练数据集来调整模型，使其在新任务上表现更好。通常，这些任务具有明确的标注和标准答案，比如情感分析、命名实体识别（NER）等。而RFT则是一种更加灵活和深刻的微调方式，通过强化学习让模型逐步改进推理和决策能力，尤其适用于那些没有明确答案的复杂任务。

案例分析：传统Fine-Tuning与Reinforcement Fine-Tuning的区别

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）示例

例子 1：医学诊断

• 输入：“患者有发烧、咳嗽和呼吸急促的症状。”
  参考答案 1：“患者可能患有肺炎。” (正确答案)
  参考答案 2：“患者可能患有流感。” (错误答案)
  参考答案 3：“患者可能患有支气管炎。” (错误答案)
• 评估：模型的回答将根据其准确性和推理过程进行评估。如果模型给出了“肺炎”作为诊断，并能说明其推理过程（如症状分析），则会获得积极的强化。如果模型给出了“流感”或“支气管炎”，则会根据错误的推理过程给予惩罚。

例子 2：法律案件分析

• 输入：“客户因未交付货物而起诉违约。”
• 参考答案 1： “客户没有强有力的证据，案件可能无法胜诉。” (错误答案)
  参考答案 2：“如果客户能证明合同条款被违反，客户在案件中有很强的胜诉可能。” (正确答案)
  参考答案 3：“客户应该放弃起诉，因为此类案件通常会失败。” (错误答案)
• 评估：如果模型正确分析了合同条款并给出了合理的法律意见（“强有力的胜诉可能”），则会获得奖励。若模型给出了错误的法律推理（如“案件可能无法胜诉”），则会根据错误的推理过程给予反馈，帮助模型纠正推理方式。
• 另外一种方式是让模型给出可能性列表，给模型的答案打分。比如例子1的答案顺序可能就是1分，例子2的答案顺序可能就是0.5分。

传统Fine-Tuning示例

例子 1：情感分析

• 输入：“我喜欢这个产品！它非常好用且价格实惠。”
• 预期输出：正面情感。
• 训练数据：包含标注情感的句子数据集（例如：正面、负面、中性）。

例子 2：命名实体识别（NER）

• 输入：“Apple Inc. 总部位于加利福尼亚州的库比蒂诺。”
• 预期输出：“Apple Inc.”（组织）， “库比蒂诺”（地点）， “加利福尼亚”（地点）。
• 训练数据：包含标注实体及其类型的数据集。

在这些传统的Fine-Tuning任务中，模型通过学习数据集中的标注来进行优化。情感分析和命名实体识别都依赖于大量标注数据来指导模型的学习过程，并没有涉及到推理能力的提升。

RFT与传统Fine-Tuning的关键区别

RFT通过引入奖励机制，能够使模型在复杂的任务中不断进行迭代优化，尤其是在没有明确“正确答案”的情况下，能够通过反馈和奖励来引导模型逐步达到更好的推理水平。相比之下，传统Fine-Tuning则主要依赖于大量标注数据和监督学习，用于处理那些能够通过示范学习解决的任务。

了解了！以下是将您的截图和案例内容更新到第3部分的优化版本：

3. Open AI 是如何使用 RFT 让 o1 mini 具有比 O1 还强的推理能力的？

在OpenAI发布会的第2天，Reinforcement Fine-Tuning（RFT）得到了充分展示，尤其是在医学和基因识别等领域的应用。OpenAI通过具体案例，详细阐述了RFT如何提升模型在复杂、专业任务中的表现。以下是一些关键的截图和实际应用案例，帮助我们更好地理解RFT的工作原理。

医学案例：基于症状判断遗传原因

在医学领域，RFT展示了它如何帮助AI模型根据症状推理出最可能的遗传原因。该模型不仅能够给出答案，还能提供清晰的解释过程，确保模型的推理是可追溯的。这种能力在医学诊断中尤为重要，因为医生往往需要理解模型的判断过程。

这是 OpenAI 给出的训练示例，在这个例子中模型被要求列出所有可能的基因

评分算法示意图：强化思维过程

在RFT中，模型的每个回答都会通过评分算法进行评估。如果回答是正确的，模型会收到正向的强化，进一步推动其思维向正确的方向发展。如果是错误的，系统会减少对该路径的强化，促使模型调整策略。这种基于反馈的学习方式帮助模型不断优化。

模型列出可能的基因后，评分算法做出评估

基因识别案例：RFT训练与标准模型对比

此外，RFT还被应用于稀有遗传病的研究中。生物信息学家Justin Ree通过RFT训练了o1 Mini模型，在数百篇科学文献中提取了有关症状和基因的数据。经过训练后，RFT优化的o1 Mini模型在基因识别任务中的表现超越了标准的o1模型，尽管它更小且更经济。

测试结果显示，经过微调的Mini模型在基因识别任务中的精度达到了45%。这一表现显著高于标准模型，且该模型能够清晰解释其预测过程，这对于医疗和科研人员来说至关重要。

经过微调的 o1 mini 比 o1, 以及 o1-mini表现显著高于标准模型

通过这些详细的案例和截图，我们可以更直观地看到RFT如何通过反馈机制优化AI模型的决策过程，帮助其在专业领域中取得更高的精度。OpenAI展示的这些应用表明，RFT不仅仅是一个技术创新，更是一个有望在实际应用中产生深远影响的进步。

4. 总结

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）是OpenAI推出的一项创新技术，它通过结合强化学习和传统Fine-Tuning，使得语言模型能够在特定领域进行深度推理和决策。与传统的Fine-Tuning不同，RFT不仅依赖于大量的标注数据，更通过反馈和奖励机制，优化模型的推理过程。通过这一技术，OpenAI能够在医疗、法律、金融等领域开发出更加精准和高效的专业化模型。

理解RFT的核心在于认识到它不仅是一个简单的“数据模仿”过程，而是一个不断优化推理和决策能力的动态过程。在未来，随着RFT技术的不断进步，它有可能为各行各业带来更为深刻的变革。

参考链接：

• ​​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​​

本文转载自​​非架构​​，作者： 非架构 ​​​​