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LLM实现自回归搜索!MIT哈佛等提出「行动思维链」COAT ,推理能力大提升

2025-02-14 10:29:51
来源:

猫眼影戏

作者:

萨阿德·马安

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  猫眼影戏记者 吴筱溪 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

新智元报道 编辑:英智 【新智元导读】本研究提出了一种立异的自回归搜索要领 ,通过两阶段训练框架 ,小规模花样调优和大规模自我优化 ,开发出了Satori ,一个在数学推理和跨领域任务中均体现优异的7B参数模型。Satori通过自我反思和探索战略 ,展现了强大的迁移能力和自我纠错能力。 OpenAI o1宣布后 ,为提升LLM的推理能力 ,研究者实验了多种要领。 好比用强大的教师模型进行知识蒸馏、接纳蒙特卡洛树搜索(MCTS) ,以及基于奖励模型的引导搜索。 近日 ,来自MIT、新加坡科技设计大学、哈佛大学等机构的华人研究者探索了全新的偏向:让LLM拥有自回归搜索能力。通过自我反思和探索新战略 ,提升LLM推理能力。 研究者引入了行动-思维链(COAT)机制 ,使LLM在解决问题时能够执行多种元行动 ,并提出了一种立异的两阶段训练框架: 小规模花样调优阶段:让LLM熟悉并掌握COAT推理花样。 大规模自我优化阶段:运用重启与探索(RAE)技术 ,通过RL进行优化。 通过这种要领 ,乐成开发出Satori ,在数学推理任务中 ,结果优异。 Satori具有以下焦点特点: 无需外部指导 ,即可自我反思与探索。 主要依靠自我革新(RL) ,实现了最先进的推理性能。 展现出强大的迁移能力 ,可应用于数学以外的领域。 论文地点:https://arxiv.org/pdf/2502.02508 开源项目:https://github.com/satori-reasoning/Satori Satori要害设计 研究者把LLM的推理历程看作一个顺序决策问题 ,其中推理就是逐步构建并完善谜底的历程。 具体来说 ,LLM从输入上下文(初始状态)开始 ,生成一个推理办法(行动) ,并更新上下文(下一个状态)。 LLM会重复这个历程 ,直到得出最终谜底。凭据最终谜底与真实谜底的匹配水平 ,给予LLM奖励。 通过这种方法 ,用RL来训练LLM进行推理 ,旨在让LLM生成一系列推理办法 ,以最大化期望奖励。 行动-思维链推理(COAT) 实现自回归搜索时 ,要害挑战在于让LLM能够在没有外部干预的情况下 ,判断何时进行反思、继续推理 ,或是探索替代计划。 为解决这个问题 ,研究者引入了几种特殊的元行动tokens ,来引导LLM的推理历程: 继续推理(<|continue|>):勉励LLM依据目今的推理思路 ,生成下一其中间办法。 反思(<|reflect|>):提醒模型暂停下来 ,验证之前的推理办法是否正确。 探索替代解决计划(<|explore|>):提示模型识别推理中的要害漏洞 ,并探索新的解决计划。 这种推理方法称为行动-思维链(COAT)推理。每个COAT推理办法都是一个tokens序列 ,并从其中一个元行动tokens开始。 标准LLM无法执行COAT推理 ,将RL应用于推理面临两个要害挑战: 对元行动tokens缺乏认知:如果没有经过训练 ,LLM在遇到特殊的元行动tokens时 ,不会意识到需要反思或者寻找替代解决计划。 恒久决策与奖励稀疏:推理涉及恒久决策 ,而奖励仅在最终阶段给出。这意味着LLM必须在获得奖励之前 ,连续做出多个正确的推理办法 ,一旦蜕化 ,就只能从初始状态重新开始。因为奖励很是稀缺 ,而奖励关于RL至关重要 ,这大大增加了学习难度。 一开始 ,模型对元行动tokens没有认知。为解决这个问题 ,研究者设置了一个花样调优阶段。 具体做法是 ,在一个有少量推理轨迹示例的小数据集上对预训练的LLM进行微调。通过这一步 ,模型就能熟悉元行动tokens的使用 ,并且做出相应反应。 另外 ,推理保存决策时间长、奖励少的问题。为解决这个难题 ,借鉴Go-Explore的思路 ,提出重启与探索(RAE)战略。 模型会从之前推理历程中的中间办法重新开始 ,包括那些推理失败的节点 ,这样它就能专注于纠正过失 ,而不必每次都重新开始。 同时 ,还增设了探索奖励 ,勉励模型进行更深入的思考 ,从而提高得出正确谜底的可能性。 通过模仿学习进行花样调优 这个阶段的目的是对预训练的基础LLM进行微调 ,让它能模仿切合COAT推理花样的示范推理轨迹。 为了合成包括试错历程的COAT推理轨迹 ,研究者提出多署理数据合成框架 ,通过三个LLM来完成这项任务: 生成器:给定一个输入问题 ,生成器会运用经典的链式思维(CoT)技术 ,生成多个推理路径。 Critic:卖力评估生成器生成的推理路径是否正确 ,同时提供反响以优化推理历程 ,修正不对理的办法。 奖励模型:对优化后的推理路径打分 ,挑选出最有效的路径 ,作为最终的示范轨迹。 这三个模型相互配合 ,配合构建出高质量的示范轨迹。仅需10K条示范轨迹 ,就能让基础LLM学会遵循COAT推理花样。 通过RL进行自我提升 通过花样调优 ,LLM已经掌握了COAT推理作风 ,但遇到新问题时 ,仍然很难泛化。 RL阶段的目标 ,就是让LLM通过自我反思 ,提升推理能力。 以完成花样调优的LLM为基础 ,用经典的PPO算法进一步优化 ,同时引入两个要害战略: 重启与探索(RAE):受Go-Explore算法启发 ,训练LLM时 ,不但让它从问题自己出发进行推理 ,还让它从已往的推理历程中 ,采样中间办法来进行推理。 别的 ,增设了探索奖励 ,勉励LLM进行更深入的自我反思 ,从而增加它找到正确谜底的可能性。 迭代自我提升:训练历程中 ,LLM的战略可能会陷入局部最优解。 借鉴Kickstarting的思路 ,在每一轮RL训练结束后 ,通过监督微调 ,把目今教师战略的知识通报给基础模型。以微调后的LLM为起点 ,再开展下一轮RL训练。 评估结果 大宗实验结果显示 ,Satori在数学推理基准测试中取得了最佳结果 ,在差别领域的任务上也有很强的泛化能力。 研究者选择Qwen-2.5-Math-7B作为基础模型 ,因为它在数学方面能力很强。训练数据来源于果真的数学指令数据集 ,包括OpenMathInstruct-2和NuminaMathCoT。 在多智能体数据合成框架中 ,生成器需生成高质量的逐步推理轨迹 ,因此选用Qwen-2.5-MathInstruct。而评论者需要有很强的指令追随能力 ,于是选了Llama3.1-70B-Instruct。 表中展示了数学基准测试的结果 ,Satori-Qwen-7B在所有小规;吣P椭刑逑肿罴。 尽管Satori-Qwen-7B使用了与Qwen-2.5-Math-7B-Instruct相同的基础模型 ,其性能明显优于后者 ,所需的SFT数据显著减少 ,并更多依赖于自我革新。 同时在数学领域之外的广泛基准测试上进行了评估 ,包括逻辑推理(FOLIO、BGQA)、代码推理(CEUXEval)、知识推理(StrategyQA)、表格推理(TableBench)以及特定领域推理(MMLUPro的STEM子集) ,笼罩物理、化学、盘算机科学、工程学、生物学和经济学。 尽管Satori-Qwen-7B只在数学领域的数据集上训练过 ,但它的推理能力同样适用于其他领域。 表中展示了Satori-Qwen-7B在跨领域基准测试中的体现。 和在数学领域的体现类似 ,Satori-Qwen-7B在多个基准测试里结果优异 ,凌驾了Qwen-2.5-Math-7B-Instruct。 特别是在难度较高的BoardgameQA推理基准测试中 ,Satori-Qwen-7B的体现优于所有同规模的基线模型。 这些结果标明 ,Satori-Qwen-7B不但掌握了数学解题技术 ,还具备了通用的推理能力。 最后一行展示了Satori第二轮训练的结果。与Satori-Qwen-7B相比 ,Satori-Qwen-7B(Round 2)在大大都领域体现出连续的性能提升。 这标明迭代自我革新在提升LLM推理性能方面具有显著的潜力。 Satori展现自我纠错能力 研究者视察到Satori在推理历程中经常自我反思 ,主要泛起这两种情形:一是在推理的中间办法 ,二是完成问题后 ,通过自我反思提倡第二次知识。 对第二种情况做定量评估 ,以权衡Satori的自我纠错能力。 具体做法是 ,找出那些自我反思前后最终谜底纷歧样的回覆 ,然后盘算其中正向(从过失修正为正确)自我纠错或负向(从正确改为过失)的比例。 表中泛起了Satori在领域内数据集(MATH500和Olympiad)以及领域外数据集(MMLUPro)上的评估结果。 与没有经过RL训练阶段的Satori-Qwen-FT相比 ,Satori-Qwen的自我纠错能力更强。 这种自我纠错能力在领域外任务(MMLUPro-STEM)中同样保存。 这些结果说明 ,RL关于提升模型实际的推理能力起着要害作用。 RL使Satori具备测试时扩展能力 接下来 ,讨论RL如何激励Satori进行自回归搜索。 首先 ,从图中可以看到 ,随着RL训练盘算量的增多 ,Satori战略的准确率不绝上升 ,同时生成内容的平均token长度也在增加。这标明Satori学会了花更多时间去推理 ,从而更准确地解决问题。 一个有趣的现象是 ,响应长度在前0到200步时先减少 ,然后再增加。 通过深入剖析模型的响应 ,发明在早期阶段 ,Satori还未学会自我反思能力。 在这个阶段 ,RL优化可能会先引导模型寻找捷径来解决问题 ,减少不须要的思考 ,所以响应长度会暂时变短。 到了后期 ,模型慢慢学会通过反思来自我纠错 ,找到更好的解法 ,因此响应长度随之增加。 别的 ,研究人员在差别难度的MATH数据集上 ,对Satori的测试准确率和响应长度做了评估。 经过RL训练 ,Satori在测试时会自动把更多盘算资源 ,用在解决更难的问题上。与只经过花样调优的模型相比 ,Satori的性能不绝提高。 蒸馏实现从弱到强的泛化能力 最后 ,我们探究能否借助蒸馏更强的推理模型 ,提升较弱基础模型的推理能力。 具体做法是 ,用Satori-Qwen-7B生成24万条合成数据 ,以此训练Llama-3.1-8B和Granite-3.1-8B这两个基础模型。 作为比照 ,研究者还合成了24万条花样调优(FT)数据 ,用于训练同样的两个模型。 之后 ,在所有数学基准测试数据集上 ,对这些模型的平均测试准确率进行评估 ,结果如图所示。 实验标明 ,经过蒸馏训练的模型 ,性能比仅经过花样调优的模型更好。 这为提升较弱基础模型的推理能力 ,提供了一种新的高效要领: 通过小规模的花样调优与大规模RL相结合 ,训练出像Satori-Qwen-7B这样的强推理模型。 运用蒸馏的方法 ,将这个强推理模型的能力转移到较弱的基础模型中。 由于RL训练只需谜底标签作为监督信号 ,所以这种要领合成数据的本钱很低 ,既不需要多智能体数据合成框架 ,也无需腾贵的人工标注。 参考资料: https://x.com/gan_chuang/status/1886990694327238824 https://satori-reasoning.github.io/blog/satori/

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责编:程蕙

审核:刘德斌

责编:王晓娜

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