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微軟清華北大聯手,推出RRMs模型,讓AI推理更智能高效!

   時間:2025-05-27 14:36 來源:ITBEAR作者:楊凌霄

近日,科技界迎來了一項新的突破,微軟研究院攜手中國頂尖學府清華大學與北京大學,共同推出了一項名為獎勵推理模型(RRMs)的創新技術。這項技術旨在通過動態的計算資源分配,優化復雜任務的評估效果,為人工智能領域帶來了新的曙光。

強化學習(RL)作為當前大語言模型(LLM)后訓練的關鍵方法,已經引起了廣泛的關注。通過人類反饋(RLHF)或可驗證獎勵(RLVR)提供的監督信號,強化學習在模型訓練中發揮著舉足輕重的作用。然而,盡管RLVR在數學推理中展現出巨大潛力,但其對可驗證答案訓練查詢的依賴,限制了其在通用領域的大規模應用。

現有的獎勵模型主要分為標量型和生成型兩大類,但它們在測試時計算資源的擴展上均存在不足。傳統的做法是對所有輸入一視同仁,統一分配計算資源,這種“一刀切”的方式缺乏對復雜查詢的細致分析能力,導致評估結果不盡如人意。為了打破這一瓶頸,微軟研究院、清華大學和北京大學的科研團隊聯手推出了RRMs。

RRMs的核心優勢在于其顯式推理過程。在給出最終獎勵之前,RRMs會執行一系列復雜的推理步驟,根據任務的復雜性自適應地分配額外的計算資源。這一創新機制使得RRMs在面對獎勵不明顯的復雜查詢時,能夠投入更多的測試時計算資源,從而得到更準確的評估結果。

RRMs基于Qwen2模型,采用了Transformer-decoder架構,將獎勵建模轉化為文本補全任務。在生成推理過程后,RRMs會給出最終的判斷。為了全面評估RRMs的性能,研究團隊利用RewardBench庫進行了系統分析,評估指標涵蓋了指令遵循性、幫助性、準確性、無害性和細節水平等多個方面。

RRMs還支持多響應評估,通過ELO評分系統和淘汰賽機制,結合多數投票策略,進一步提升了計算資源的利用率。在RewardBench和PandaLM Test基準測試中,RRMs展現出了卓越的性能。特別是在推理類別中,RRM-32B的準確率高達98.6%,與使用相同數據訓練的DirectJudge模型相比,RRMs展現出了顯著的性能優勢。

在獎勵引導的最佳N推理(Best-of-N Inference)和后訓練反饋中,RRMs同樣超越了所有基線模型,并進一步提升了多數投票機制的效率。研究還發現,隨著模型規模從7B、14B擴展到32B,更長的推理時間始終能夠帶來準確性的提升。RRMs通過并行和順序擴展方法高效地利用了計算資源,為傳統的標量獎勵模型提供了強有力的替代方案。

這一創新成果不僅為人工智能領域帶來了新的突破,也為未來的智能系統發展奠定了堅實的基礎。RRMs的推出,標志著我們在復雜任務評估方面邁出了重要的一步,為人工智能的廣泛應用開辟了新的道路。

隨著技術的不斷進步和創新,我們有理由相信,未來的智能系統將更加智能、高效和人性化。RRMs的成功推出,無疑為這一愿景的實現注入了新的活力和動力。

 
 
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