主要观点总结
ReFT是一种结合有监督微调和强化学习的方法，旨在提高模型在复杂推理和多步骤任务上的能力。该方法适用于有明确正确答案的任务，需要复杂推理的任务，以及希望增强模型泛化和自主学习能力的场景。
关键观点总结
关键观点1: 定义
ReFT是Reinforced Fine-Tuning的缩写，是一种结合了监督微调（SFT）和强化学习（PPO算法）的技术。
关键观点2: 工作流程
ReFT首先进行有监督微调（SFT），让模型学习基本能力，然后进入强化学习阶段，使用PPO算法优化模型，使其能够自主探索并提高泛化能力。
关键观点3: 评估方式
ReFT的评估过程通过自动化程序完成，将模型的输出与标准答案进行比较，给予奖励或惩罚，无需其他大模型参与。
关键观点4: 适用场景
ReFT适用于有明确正确答案的任务、需要复杂推理的任务、希望增强模型泛化和自主学习能力的场景，如数学问题求解、逻辑推理、编程和代码生成等。
关键观点5: 评估流程
在ReFT的评估流程中，模型生成的答案会被提取并标准化处理，然后与标准答案进行比较和奖励分配。
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