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。
文章预览
作者：魏新宇 - 微软 AI 全球黑带高级技术专家 排版：Alan Wang 「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏，我们邀请来自微软以及技术社区专家，带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里，您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」，与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能！投稿请联系：17278094563（微信号） https://github.com/xinyuwei-david/david-share.git 最近 OpenAI Day2 展示的 demo 可能把 ReFT 带火了。实际上这不是一个很新的概念，也不是 OpenAI 原创的论文。 接下来，本文对比 SFT、ReFT、RHLF、DPO、PPO 这几种常见的技术。 几种技术之间的关系 如果把复杂的问题简单理解，这些技术之间的关系大概是： 1. ReFT（Reinforced Fine-Tuning，强化微调） ： 组成： ReFT = SFT + PPO 过程：在有监督微调（SFT）的基础上，使用 PPO（近端策略优化）
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