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2025-06-17 03:27:34

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　　大阳城集团网站◈◈。大阳城官网入口◈◈，机房规划微软亚洲研究院（MSRA）联合清华大学◈◈、北京大学提出全新预训练范式RPT（强化预训练）◈◈，首次将强化学习深度融入预训练阶段◈◈，让模型在预测每个token前都能先“动脑推理”百利好金业官网◈◈，并根据推理正确性获得奖励◈◈。

　　传统预训练依赖海量文本进行自监督学习百利好金业官网◈◈，模型通过简单预测下一个token建立语言能力◈◈，作者将之比喻为一块蛋糕胚◈◈，而RL只是作为上面点缀的一颗樱桃◈◈。

　　现在RPT要做的就是用樱桃直接做蛋糕◈◈，即将这一过程重构为推理任务◈◈，促进模型更深层次理解和提升下一个token的预测准确度◈◈。

　　传统的预训练方法采用自监督的下一个token预测任务◈◈，而RL通常承担微调LLM的功能◈◈，使其与人类偏好对齐或者增强复杂推理◈◈。

　　然而基于人类反馈的强化学习（RLHF）过度依赖昂贵数据◈◈，且模型容易受到奖励破解◈◈；可验证奖励的强化学习（RLVR）也会受到数据稀缺的限制◈◈，只能应用于特定领域的微调◈◈。

　　为了让强化学习更好地作用于LLM◈◈，团队提出的全新范式强化预训练RPT◈◈，激励使用RL进行有效的Next-Token推理任务◈◈，将预训练语料库重构为推理问题集◈◈，推动预训练从学习表面的token相关性转为理解深层含义◈◈。

　　模型首先需要对多个token生成一个思维链推理序列◈◈，涉及多种推理模式（如头脑风暴◈◈、自我批评和自我纠正）◈◈，然后再为下一个token生成预测◈◈。

　　具体来说◈◈，RPT就是通过让LLM同策略（on-policy）执行◈◈，以生成多条不同的思维轨迹◈◈，每条轨迹包含中间推理步骤和对下一个token的最终预测◈◈。

　　引入前缀匹配奖励◈◈，验证预测的正确性澳门太阳网城官网◈◈。如果预测与真实token匹配◈◈，则分配正奖励1◈◈，反之为0百利好金业官网◈◈。该奖励信号将用于更新LLM澳门太阳网城官网◈◈，以鼓励生成能准确延续上下文的轨迹◈◈。

　　团队使用包含4428个竞赛数学问题及答案的OmniMATH数据集◈◈，并通过计算下一token的熵和设定阈值澳门太阳网城官网◈◈，进行数据过滤◈◈，只保留更难预测的token参与训练◈◈。

　　另外采用Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B作为基础模型◈◈，使用GRPO算法和8K的训练长度◈◈，批大小为256个问题◈◈，每个问题采样8个响应◈◈。

　　实验表明◈◈，与R1-Distill-Queen-14B相比◈◈，RPT-14B在三种难度（简单◈◈、中等◈◈、困难）上均实现了更高的下一个token预测准确率◈◈，优于标准下一token预测基线和使用推理的预测基线◈◈。

　　在性能上◈◈，也可与更大的模型R1-Distill-Queen-32B相媲美◈◈，说明RPT能有效捕捉token生成背后的复杂推理信号百利好金业官网◈◈，并在提升LLM的语言建模能力方面拥有巨大潜力◈◈。

　　RPT在跨难度的训练计算方面◈◈，也表现出清晰的幂律缩放（Power-law Scaling）◈◈，预测准确性随着计算的增加而不断提高◈◈，并且与理论曲线紧密拟合◈◈。

　　与传统的使用下一个token预测相比◈◈，在具有可验证答案的问题（即Skywork-OR1）上◈◈，使用RL微调RPT模型显示出更强的推理能力◈◈。

　　最后团队还对推理轨迹进行分析◈◈，发现与显式问题解决模型相比◈◈，RPT-14B采用了更多的假设生成◈◈、替代方案的考虑以及对结构线索甚至颗粒度token级细节的反思◈◈。

　　如果智能是一块蛋糕◈◈，那么大部分蛋糕都是无监督学习◈◈，蛋糕上的裱花是监督学习百利好金业官网◈◈，而蛋糕顶部的樱桃则是强化学习◈◈。

　　在上个月红杉组织的AI Ascent活动中百利好金业官网◈◈，OpenAI科学家Dan Roberts就提及了他们在将RL置于模型预训练过程中的转变◈◈。

　　在GPT-4o中全是传统预训练计算◈◈，在o1中引入了一些强化学习运算并且取得了不错的效果◈◈，在o3中则引入更多◈◈，他们预计在未来的某一代模型中◈◈，将会完全由RL计算主导◈◈。

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