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大模型靠强化学习就能无限变强?清华泼了一盆冷水

AI工程化  · 公众号  ·  · 2025-04-26 12:17
    

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近一阶段,强化学习成为进一步提升大模型能力的共识路径,这时候,你是不是也觉得,给大模型套上强化学习(RL)的缰绳,再用上那些能自动验证对错的奖励机制(RLVR),就能让它们像打了鸡血一样,推理能力蹭蹭往上涨,实现模型自我进化,“左脚踩右脚”不断飞升。 然而,清华大学近期的一项研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?(强化学习真的会激励 LLMs 基模型之外的推理能力吗?)》为这一乐观预期泼了一盆冷水。该研究通过深入分析指出,尽管RL训练能够显著提升模型在特定基准(如pass@1)上的表现,但可能并未从根本上拓展模型推理能力的边界。 研究采用了 pass@k (模型在k次尝试内解决问题的成功率)作为核心评估指标。结果显示,虽然经过RL训练的模型在少量尝试(低k值)下表现优于基 ………………………………

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