今上帝要共享一下OpenAl发布会第二天发布的中枢内容"强化微调”，为什么奥特曼会合计这是一项惊喜时候，为了深切了相识它，我周末花了一天的时间深切的去连系它欧洲杯买球app提供赛事进程，本文共享一下我的连系适度！

个东说念主对OpenAI发布“强化微调”的感受：

OpenAI发布会第二天发布的内容依然莫得推出全新的模子，仍旧是在原有的时候体系下推出升级的内容，说真话网上骂声一派都是痛批“这是什么玩意的？”，基本都是营销东说念主而不是缔造者，他们要的是营销噱头，根柢无论推出的东西有没灵验，而行为AI应用缔造者而言，反而合计能推出一些坐窝应用于应用研发的能力愈加实在，像Sora这种噱头性的东西，于咱们这些创业者而言富裕莫得道理，是以个东说念主反而合计，OpenAI第二天推出“强化微调”这个能力，固然莫得太多的惊喜，然而愈加实在；

一、强化微调是什么，和传统SFT有什么区别？

1. 从已毕格局上看

SFT是通过提供东说念主工标注数据（举例正确的输入-输出对），告诉模子什么才是正确的谜底，然后让模子学会师法这些谜底，作念出正确的回报；

而RFT是把传统的SFT+奖励模子+强化学习这三个面目整合在沿路，在一套闭环的经过内部完成三者的运行，况兼该经过是自动运行的，它的作用，便是不错自动的优化基础模子，让模子越来越忠良，回报的适度越来越好；

RFT能够让模子和回报适度越来越好的道理是“它让SFT+奖励模子+强化学习这个优化模子和生成适度的机制能够不断的运转”；

当先咱们提供一部分“正确谜底”的数据让模子完成SFT从而能回报正确的谜底；之后，该经过会把柄东说念主工提供的、或者系统及时汇集的响应数据（比如生成适度的评分数据）考验一个奖励模子（一个评分模子，用于对生成适度打分），况兼这个模子会跟着响应数据的动态更新自动的优化评分函数和评分能力，并通过这个奖励模子，优化基础模子，让基础模子越来也好；况兼这统共这个词闭环是轮回自动完成的，因为这套轮回机制，从而让生成适度越来越好；

RFT看起来像是把之前的“SFT+奖励模子+强化学习”这三个覆没一下然后从头包装一下，执行上如故有些不同，具体看下一部分的内容，粗拙讲：

RFT=自动化运行且动态更新的“SFT+奖励模子+强化学习”

2.实质各异

SFT不会动态的迭代和优化基础模子，只是让模子师法一部分正确的谜底然后作念出回报；RFT则会动态的迭代和优化基础模子，况兼会动态迭代正确谜底以便不绝的完成SFT的过程，同期还会动态的优化奖励模子，从而让奖励模子越来越好，进而用奖励模子优化基础模子；统共这个词过程，基础模子迟缓的掌捏回报正确谜底的格局，越来越忠良，比拟SFT只是师法作答有较着的各异；

3.需要的数据量

需要多半的东说念主工标注数据，况兼SFT的适度，依赖数据边界;而RFT只需要极少的微调数据，然后运用RFT动态优化模子的机制，就不错让模子变雄壮；

二、强化微结伙传统的”SFT+奖励模子+强化学习RLHF“有什么区别？

SFT+奖励模子+强化学习RLHF这一套机制依然不是什么簇新玩意了，是以当看到RFT其实便是把三者覆没在沿路这个不雅点的时候会以为这只是是粗拙作念了一个覆没然后从头包装一个看法出来，事实上并虚假足如斯，若是只是是这么的话，根柢无法已毕推理适度变得更好，细致连系了一下其中的各异，具体如下，为了便捷相识，我整理了两个逻辑图如下：

1. 传统的SFT+奖励模子+强化学习 的职责道理

1.SFT：通过提供东说念主工标注数据（举例正确的输入-输出对），告诉基础模子什么才是正确的谜底，然后让模子学会师法这些谜底，作念出正确的回报；

2.奖励模子：通过提供对生成适度的响应数据（比如多个生成适度的评分和排序数据），考验一个评分模子，用于对模子生成的多个适度进行评分，奖励模子实质上亦然一个小一丝的模子，它不错是基于大模子考验的模子，也不错是传统的神经聚积模子；奖励模子的中枢包括2部安分容：

①评分函数：包括多个对生成适度评分的维度，比如生成适度的准确性、粗拙性、专科度等等，然后构建一个评分函数；

②响应数据：东说念主工或者机器对生成适度作念响应和评分的数据，用于考验评分模子

3.强化学习：奖励模子对模子运转生成的多个适度作念评分后，将这些评分适度提供给基础模子，然后基于强化学习算法,退换基础模子的参数，让模子把柄评分适度退换生成的战术，这个过程中，模子可能会了解评分适度中哪些维度得分低，哪些维度得分高，从而尝试生成更好的适度；

2. SFT+奖励模子+强化学习 运行的过程

基础模子伙同东说念主工标注数据之后，微调一个模子出来，用于生成回报适度，这时模子生成的适度可能有ABCD多个；

奖励模子对多个生成适度进行评分，评估生成适度的得分，若是其中最高的得分依然达到了优秀适度的规律（规律不错是东说念主工或者算法制定），则径直输出最高得分的适度；若是生成适度不行，则启动强化学习；

通过强化学习算法，模子基于评分适度进一步的退换模子，让模子尝试生成更好的适度，并轮回统共这个词过程，知说念输出舒心的适度；

3. SFT+奖励模子+强化学习存在的问题SFT阶段：需要整理多半的东说念主工标注数据，本钱比较高，况兼每次迭代都需要更新数据，统共这个词过程是离线进行的；奖励模子阶段：奖励模子的评分函数不行动态更新，每次更新都需要离线进行，况兼响应数据亦然离线的，无法及时的更新响应数据；基础模子优化阶段：基础模子的优化亦然离线的，无法自动优化基础模子；

4. RFT与SFT+奖励模子+强化学习的区别SFT阶段：动态的获取评分比较高的适度用于作念微调数据，不绝的退换SFT的适度；奖励模子阶段：奖励模子的评分函数自动优化和退换，响应数据动态更新；基础模子优化阶段：动态的获取奖励模子的评估适度，通过强化模子，动态的优化基础模子以上的统共这个词过程，都是自动完成，况兼动态的更新；

三、奥特曼为什么要强调这个更新点，为何模子的迭代标的是深爱微调面目

1. 微调时候成心于让缔造者更好的运用现存的模子能力

当下的模子事实上还莫得着实的被充分的运用，当前商场关于现存模子能力都还莫得消化完，不绝的推出新的能力关于应用的落地并莫得太大的匡助，是以预期不绝的推出好多信息量很大的新的东西，不如当先先把现存的模子能力运用好，而提供更好的模子考验和微调的能力，成心于匡助缔造者更好的运用现存的模子缔造出更好的应用；

2. 微调时候成心于匡助缔造者更好的将大模子落地于应用场景

大模子的落地需要伙同场景，将大模子应用到具体的应用场景的中枢，便是微调时候

四、强化微调模子若何使用？

当前通过OpenAI官网创建微调模子，并上传微调数据，就不错通过强化微调微调一个模子，操作如故相对比较粗拙的；当前不错基于O1和GPT4o作念强化微调，两者在价钱和能力上有较着区别；

五、强化微调会带来什么窜改？

1. 缔造者不错插足更少的本钱，微调得到一个更雄壮的模子；

如前边提到了，缔造者只需要上传极少的数据，就不错完成微调，这不错极大的缩短缔造者微调模子的本钱，提高微调的效力，况兼把柄官方发表的不雅点，通过微调后的O1，运行适度以致不错卓越O1无缺版和O1-mini，这让大模子的微调本钱进一步的着落，平庸创业者也能松驰的微调模子；

2. 缔造者不错更好的将大模子应用于具体的场景；

大模子的场景化应用逻辑，依赖模子微调，微调门槛的着落，意味着缔造者不错愈加松驰的已毕AI应用的落地并提高应用的适度；

六、强化微调关于企业的应用有哪些？

以我的创业居品AI快研侠（kuaiyanai.com）的业务为例，强化微调的公道，可能是能够让咱们能够基于不错整理的数据，快速的微调一个用于研报生成的模子，从而提高研报的生成的适度；

不外当前国际的模子使用不了的情况下，只可依赖国内的模子也能尽快已毕该能力，如故但愿国内大模子厂商们能加油，尽快追逐上国际的时候，造福我等创业者；

七、我的一些想考

1）从当下模子的发展标的的角度上，大模子的迭代旅途依然皆集在如下几个标的：

处分数学狡计、编程、科学方面的问题上，这三者代表了模子的智能进度，从OpenAI最新发布O1无缺版能力，不错看到这点，撑持更雄壮的多模态能力：提高多模态大模子的能力，Day1发布会的时候，现场演示了拍摄一个手画图，就能狡计复杂的问题，除了体现狡计能力，也在体现多模态的能力；提高想考能力：增强以想维链为代表的，自我学习和自我想考的能力；缩短考验和微调的难度：让缔造者不错更松驰的完成模子的考验和微调；

2）当下提高模子的能力的重心，除了模子架构的优化，其次可能术、微调时候

咱们不错看到之前从GPT3.5到GPT4，其中模子能力的迭代要道可能在于模子的架构，当前模子的架构的角落优化提高可能比较低了，接下来可能重心在于考验时候，其中强化学习可能是提高模子能力的要道技巧，因此国内的模子应该会重心聚焦在强化学习的能力提高上；如故在考验技

如故比较期待接下来10天，OpenAI发布会的内容，能够还有好多压舱底的黑科技还莫得开释出来，我会在接下来针对每天发布会的内容输出一些个东说念主的泄露和想考。

作家：三白有话说，公众号：三白有话说

本文由 @三白有话说 原创发布于东说念主东说念主都是居品司理。未经作家许可，不容转载。

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