OpenAI直播第二弹！奥特曼2024年最大惊喜竟来自字节？强化微调让o1-mini逆袭o1

主要观点总结

OpenAI的直播揭示了强化微调的强大威力，该技术可以使模型在特定领域的任务中表现出卓越的性能。强化微调是一种简单而有效的方法，用于增强LLM的推理泛化能力。这项功能已允许用户在自己的数据集上微调模型，并且只需要提供高质量的任务和参考答案，就可以定制领域专家模型。这项研究进入Alpha阶段，并将于2025年第一季度公开发布。此外，强化微调在法律、金融、工程等领域有广泛应用，并且已经在罕见疾病研究等领域展现出其潜力。

关键观点总结

关键观点1: 强化微调的效果显著，使o1 mini模型超越了基础模型o1，Top-1准确率跃升180%达到了31%。

强化微调是一种利用强化学习算法提升模型性能的技术，通过给模型提供高质量的任务和参考答案，开发者可以定制领域专家模型。在OpenAI的演示中，强化微调的效果非常显著，o1 mini模型在Top-1准确率上有了巨大的提升。

关键观点2: 强化微调结合了监督微调和强化学习的优势。

强化微调不仅教模型模仿输入，而且学习在自定义域上以全新的方式进行推理。研究者通过给模型提供任务并对其进行评分，利用强化学习的能力来强化导致正确答案的思维路径，同时抑制导致错误答案的路径。

关键观点3: 强化微调具有卓越的泛化能力，并且只需少量的高质量示例就可以实现。

在研究中，研究人员通过使用增强LLM推理的泛化能力的方法来实现强化微调。实验表明，强化微调结合多数投票和重新排序等策略，可以进一步提升模型性能。而且，强化微调可以在特定的任务中，仅使用与监督微调相同的问题集，无需依赖额外的训练数据。

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   新智元报道   编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】 OpenAI第二天的直播，揭示了强化微调的强大威力：强化微调后的o1-mini，竟然全面超越了地表最强基础模型o1。而被奥特曼称为「2024年我最大的惊喜」的技术，技术路线竟和来自字节跳动之前公开发表的强化微调研究思路相同。 OpenAI 12天连播的第二弹，用短短三个单词体现了什么叫「字少事大」——强化微调（Reinforcement Fine-Tuning）。 首先，这是OpenAI第一次将之前仅限自家模型（如GPT-4o和o1系列）使用的强化学习技术，开放给外部开发者。 其次，开发者只需提供最低「几十个」高质量任务，就能通过强化微调实现领域专家模型的定制！并且，还能根据提供的参考答案对模型的回应进行评分。 最后，强化微调加强了模型在处理领域问题时的推理能力，并提升了在特定任务上的准确性。对于那些要求 ………………………………