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，預訓練和后訓練。微調(diào)是后訓練的常用方法，一般用來讓AI學習特定的輸出模式，比如說畫風格和寫作格式。強化微跳的目標是讓AI學習特定的推理模式。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域，比如法律案件分析、加速科研發(fā)現(xiàn)、輔助醫(yī)學診斷等。為什么強化微調(diào)很重要？大模型智能的提升在預訓練。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。在后訓練階段也存在縮放定律。Open AI希望借助專業(yè)領域的數(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)還能反過來用于預訓練，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模型在特定領域的推理能力。這一技術(shù)結(jié)合了強化學習的原理，使得模型能夠在特定任務中表現(xiàn)出色。

強化微調(diào)的核心在于利用強化學習機制，通過獎勵信號來指導模型的學習過程。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習自行探索和學習復雜任務的推理方式。

強化微調(diào)特別適用于那些有客觀答案的領域，如法律案件分析、加速科研發(fā)現(xiàn)、輔助醫(yī)學診斷等。這些領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)學任務中，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)還具有重要的應用前景。隨著預訓練階段的潛力逐漸接近極限，后訓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)還能反過來用于預訓練，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。

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)督學習和強化學習的方法，旨在提升大型語言模型在復雜推理任務中的性能。其具體工作原理如下：

1. 預熱訓練（Supervised Fine-Tuning，SFT） ：首先，使用傳統(tǒng)的監(jiān)督式微調(diào)方法對模型進行預熱訓練。這一過程通過多個訓練周期（epochs）對模型進行訓練，每個訓練樣本包含問題（x）、推理過程（e）和答案（y）。這種方法能夠使模型在特定任務上具備一定的基礎能力。
2. 策略優(yōu)化（Policy Optimization） ：在預熱訓練之后，應用強化學習中的策略優(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新的任務環(huán)境。
3. 價值損失調(diào)整（Value Loss Adjustment） ：在強化學習過程中，使用價值損失函數(shù)來調(diào)整模型的價值函數(shù)參數(shù)，使其預測更準確。這個過程包括計算模型預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，以確保學習過程的穩(wěn)定性。
4. 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)化模型在強化學習任務中的表現(xiàn)。
5. 人類反饋與獎勵機制：在強化學習微調(diào)過程中，利用人類反饋作為獎勵信號，指導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，以滿足特定任務或用戶交互的標準。
6. 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雜任務中的推理能力和準確性。