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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 02:09:40
来源:

猫眼影戏

作者:

比亚比亚尼

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  猫眼影戏记者 蒙迪欧-致胜 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:孙希利

审核:刘林和

责编:赵长青

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