OpenAI o1的前世竟来自字节？ReFT技术超越传统的数学微调能力，让GPT成功进化

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导语： 随着ChatGPT-o1的发布，大型语言模型在复杂推理上取得进展，但传统监督式微调（SFT）仍存在局限。字节跳动研究院提出的增强微调（ReFT）技术结合了SFT和PPO算法，旨在提升模型泛化能力。ReFT首先使用SFT预热训练，然后应用PPO深入微调，使模型探索多种推理路径。 研究团队详细阐述了ReFT的工作原理，并展示其在标准数学数据集上的优越表现。ReFT创新地融合了监督学习和强化学习的优势，为提升大型语言模型在复杂推理任务上的能力开辟了新途径，为AI研究和实际应用提供了宝贵见解。 ©️【深蓝AI】编译 革新数学问题求解：强化微调法的突破性进展 在人工智能解决数学问题的前沿领域，一项名为 “强化微调” （Reinforced Fine-Tuning，简称ReFT）的创新方法正在引起学术界的广泛关注。这项由顶尖研究团队开发的技术，不仅展示了令人瞩目的 ………………………………