在OpenAI的12天發布會中，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新方法。相比傳統的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Fine-Tuning的區別。

1. 傳統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，學習主體通過與環境交互來進行決策，在試錯的過程中不斷優化自己的行為。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。傳統的Fine-Tuning通常使用大量標注數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。

RFT的核心概念

RFT結合了RL和傳統Fine-Tuning的優勢。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Fine-Tuning又有什么區別？

傳統的Fine-Tuning通過訓練數據集來調整模型，使其在新任務上表現更好。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Fine-Tuning與Reinforcement Fine-Tuning的區別

Reinforcement Fine-Tuning（RFT）示例

例子 1：醫學診斷

• 輸入：“患者有發燒、咳嗽和呼吸急促的癥狀。”
  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。”
• 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。”
• 預期輸出：正面情感。
• 訓練數據：包含標注情感的句子數據集（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）。
• 訓練數據：包含標注實體及其類型的數據集。

在這些傳統的Fine-Tuning任務中，模型通過學習數據集中的標注來進行優化。情感分析和命名實體識別都依賴于大量標注數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Fine-Tuning的關鍵區別

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Fine-Tuning則主要依賴于大量標注數據和監督學習，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發布會的第2天，Reinforcement Fine-Tuning（RFT）得到了充分展示，尤其是在醫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、專業任務中的表現。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。

醫學案例：基于癥狀判斷遺傳原因

在醫學領域，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。這種能力在醫學診斷中尤為重要，因為醫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展。如果是錯誤的，系統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，在數百篇科學文獻中提取了有關癥狀和基因的數據。經過訓練后，RFT優化的o1 Mini模型在基因識別任務中的表現超越了標準的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化AI模型的決策過程，幫助其在專業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推出的一項創新技術，它通過結合強化學習和傳統Fine-Tuning，使得語言模型能夠在特定領域進行深度推理和決策。與傳統的Fine-Tuning不同，RFT不僅依賴于大量的標注數據，更通過反饋和獎勵機制，優化模型的推理過程。通過這一技術，OpenAI能夠在醫療、法律、金融等領域開發出更加精準和高效的專業化模型。

理解RFT的核心在于認識到它不僅是一個簡單的“數據模仿”過程，而是一個不斷優化推理和決策能力的動態過程。在未來，隨著RFT技術的不斷進步，它有可能為各行各業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 ????