主要观点总结
文章介绍了如何让 AI 模型通过强化微调（RFT）实现从“模仿”到“推理”的转变，以应对高难度任务。文章提到了传统监督式微调（SFT）的局限性，以及RFT如何借鉴强化学习（RL）的奖励机制，让模型通过奖励与反馈不断优化推理过程。文章还介绍了RFT在医疗、法律、工程和金融等专业领域的应用，以及如何提高数据利用效率。最后，文章提到如何执行RFT以及相关的技术前提和实践建议。
关键观点总结
关键观点1: 强化微调（RFT）是一种新的训练方法，能让 AI 模型从“模仿”转变为“推理”，应对高难度任务。
RFT借鉴了强化学习（RL）的奖励机制，让模型通过奖励与反馈优化推理过程。
关键观点2: RFT能显著提高数据利用效率。
在传统的监督式微调（SFT）中，每条数据仅使用一次，而在RFT中，少量关键数据可以反复使用，并在多轮反馈中逐渐逼近最佳推理路径。
关键观点3: RFT在医疗、法律、工程和金融等领域有广泛应用。
通过RFT，模型可以适应专业领域的复杂问题，不再只是机械地套用标准答案。
关键观点4: 执行RFT时需要注意的数据准备和奖励规则。
不需要一次性准备大量数据，可以从少量高质量样本和初步奖励机制开始。同时，为模型设置合理的奖励规则，以确保学习过程的稳健和高效。
文章预览
面对高难度任务，你的 AI 模型如何真正学会深度思考？ 需求 当你需要让 AI 模型在医疗、法律、工程或金融等专业领域中真正实现「深度思考」与「精准决策」时，或许会发现传统的方法并不能让模型真正突破。你曾试过通过「监督式微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）」来训练你的模型，即让它模仿已有数据中的标准答案。但这种方式更像是「背题库」，一旦出现超出训练数据范围的复杂问题，模型就显得力不从心。 OpenAI 在 2024 年 12 月 6 日推出的「强化微调（RFT, Reinforcement Fine-Tuning）」给了你一条新的出路。这种方法借鉴强化学习（RL）的理念，让你的模型不再仅仅模仿，而是通过奖励与反馈不断优化自己的推理过程。无论你是否熟悉这些技术细节，请先将其想象为一种能让你的模型从「死记硬背」升级为「勤思善问」的学习方式。 从模仿到推理
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