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RLSP(Reinforcement Learning via Self-Play)官网 – 提升大模型推理能力的自弈强化学习框架

RLSP是由MIT、康奈尔大学、华盛顿大学和微软研究院联合开发的框架,旨在通过解耦探索奖励与正确性奖励,显著增强大型语言模型(LLMs)的复杂推理能力。其核心采用三阶段训练流程:...

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RLSP是由MIT、康奈尔大学、华盛顿大学和微软研究院联合开发的框架,旨在通过解耦探索奖励与正确性奖励,显著增强大型语言模型(LLMs)的复杂推理能力。其核心采用三阶段训练流程:监督微调学习基础推理模式,强化学习鼓励多路径探索,验证器确保答案准确性。在MATH 500数据集上使Llama模型得分提升23%,在AIME 2024数学问题上使Qwen2.5-32B-Instruct模型提升10%,能促使模型涌现回溯、多方案验证等人类式推理行为。

RLSP(Reinforcement Learning via Self-Play)的特点:

  • 1. 解耦探索奖励与正确性奖励的双重激励机制
  • 2. 三阶段训练流程(监督微调+强化学习+验证器)
  • 3. 显著提升数学推理能力(最高23%性能提升)
  • 4. 促进模型自发产生回溯、多路径探索等高级推理行为
  • 5. 适用于各类需要深度推理的复杂任务

RLSP(Reinforcement Learning via Self-Play)的功能:

  • 1. 数学问题求解(如MATH 500/AIME竞赛题)
  • 2. 大模型推理能力专项训练
  • 3. 需要分步验证的逻辑推理任务
  • 4. 教育领域的智能解题系统开发
  • 5. 科研场景下的假设推演与验证

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