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从SFT到RFT:AI模型训练的进化之路

发布日期:2025-03-26 14:25:09 浏览次数: 1590 来源:AI产品普洱
推荐语

探索AI模型训练的新突破,RFT技术如何革新传统SFT方法。

核心内容:
1. RFT技术的原理与核心思想
2. RFT与传统SFT的对比分析
3. RFT在实际应用中的案例解析

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

强化微调 (RFT) 范式

通过实例解析AI模型强化微调的原理与应用

RFT是什么?

强化微调(Reinforcement Fine-Tuning,简称RFT)是一种结合了强化学习微调技术的AI模型训练方法。它通过奖励驱动的训练循环来优化大型语言模型,使其能够使用更少的数据获得更好的效果。

核心思想:不同于传统监督式微调(SFT)直接模仿标记好的数据,RFT使用一个"评分器"(或奖励模型)为模型的输出提供反馈,从而引导模型向期望的方向优化。

RFT vs 监督式微调 (SFT)

特征
监督式微调 (SFT)
强化微调 (RFT)
核心思想
直接在标记数据上训练模型以匹配期望输出
使用奖励信号引导模型生成更好的输出
数据需求
需要大量标记的示例数据
可能只需少量示例(数十个)
学习方式
通过模仿学习已有的输入-输出对
通过试错和反馈发现最优策略
创新能力
受限于训练数据的多样性
可以发现创造性解决方案
人工参与
主要在初始数据标注阶段
主要在设计奖励函数阶段




RFT 如何工作?


RFT的工作流程包括三个主要步骤:

  1. 模型生成:
    基础模型根据输入提示生成多个候选输出
  2. 奖励评估:
    奖励函数评估每个输出并分配分数
  3. 模型更新:
    模型根据奖励信号优化其参数

奖励函数的关键作用

奖励函数定义了什么是"好"的输出。它可以:

  • 对完全正确的输出给予高分
  • 对部分正确的输出给予部分分数
  • 为创新的解决方法提供积极反馈
  • 惩罚不良的输出或解决方法

RFT的主要优势

  • 数据效率:
    RFT通常只需少量示例(数十个而非数千个)即可实现有效微调,显著降低数据收集和标注成本。
  • 部分奖励能力:
    可以为部分正确的解决方案提供奖励,使模型能逐步改进,而非仅限于完全正确或完全错误的二元反馈。
  • 发现创新解决方案:
    RFT鼓励模型探索多种解决路径,可能发现比人工设计的方法更有效的解决方案。
  • 增强推理能力:
    强化学习帮助模型发展复杂的推理策略,这是单纯通过模仿学习(SFT)难以实现的。


RFT实例解析

例1:代码生成优化


任务:将自然语言描述转换为SQL查询

输入:

查找所有在2023年1月购买过"高级会员"产品且消费金额超过1000元的客户姓名和邮箱

期望输出:

SELECT c.customer_name, c.email FROM customers c JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id WHERE p.product_name = '高级会员' AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' AND o.total_amount > 1000;
 

RFT应用方式:

此处的奖励函数可以评估:

  • 语法正确性(SQL是否可执行)
  • 查询是否返回正确的数据列(客户姓名和邮箱)
  • 过滤条件是否完整(日期范围、产品名称、金额阈值)
  • 表连接是否正确

即使模型的SQL查询在某些方面有错误(如缺少一个JOIN),但如果其他部分正确,仍可获得部分奖励,帮助模型逐步学习正确的查询构建方法。

例2:数学推理任务


任务:解决复杂数学问题

问题:

一家商店的所有商品都打75折。打折后,一件衬衫的价格是150元。求衬衫的原价是多少?

期望解答过程:

步骤1: 设原价为x元 步骤2: 打75折意味着售价是原价的75% 步骤3: 可以列方程:0.75x = 150 步骤4: 求解x:x = 150 ÷ 0.75 = 200 答案: 衬衫的原价是200元
  

RFT应用方式:

在这种情况下,奖励函数可以评估:

  • 最终答案是否正确(200元)
  • 步骤推导是否合理(设变量、理解折扣、正确建立方程)
  • 计算过程是否准确(150 ÷ 0.75 = 200)
  • 解释是否清晰完整

即使模型最终答案错误,只要推理过程合理,仍能获得部分奖励,这鼓励模型发展结构化的问题解决能力。

例3:结构化信息提取

    

任务:从非结构化文本中提取公司信息

输入文本:

未来科技有限公司成立于2018年,总部位于北京市海淀区科技园12号。公司主要从事人工智能和云计算技术研发,年营收约2.5亿元。CEO李明可通过电话010-88889999或邮箱contact@future-tech.example.com联系。

期望输出格式:

{"公司名称": "未来科技有限公司",   "成立年份": 2018,   "总部地址": "北京市海淀区科技园12号",   "业务领域": ["人工智能","云计算"],   "年营收": "2.5亿元",   "CEO": "李明",   "联系方式": {"电话":"010-88889999","邮箱": "contact@future-tech.example.com"}}
RFT应用方式:

奖励函数可以独立评估每个提取字段:

  • 公司名称、成立年份、地址等每个字段的提取准确性
  • 格式是否符合要求(如JSON格式是否正确)
  • 是否所有可用信息都被提取(完整性)

即使模型只正确提取了部分信息(例如,正确提取了公司名称和地址,但漏掉了营收数据),也能获得相应的部分奖励。这种细粒度的反馈帮助模型改进特定的信息提取能力。

RFT与SFT的协同

RFT和SFT并非互斥,而是可以相互补充的方法。在实际应用中,常见的工作流程是:

阶段1: SFT
使用监督式微调(SFT)和大量标记数据,为模型提供领域的基础知识和能力。

阶段2: RFT
使用强化微调(RFT)进一步优化模型,使其具备更高级的能力或适应特定性能指标。

实际案例: 医疗诊断助手

首先使用SFT让模型学习基本医疗知识和诊断流程(基于医学案例数据集)

然后使用RFT优化,评估模型是否:

  • 提出相关跟进问题
  • 考虑多种可能的诊断
  • 清晰解释推理过程
  • 推荐适当的后续步骤

总结

强化微调(RFT)范式通过将强化学习的思想应用到模型微调过程中,提供了一种有效的方法来优化AI模型的性能:

  • 使用更少的数据实现更好的效果
  • 允许部分奖励,促进逐步学习
  • 鼓励创新解决方案的发现
  • 增强模型的推理能力
  • 可与传统监督式微调相互补充

随着技术的发展,RFT正变得更加易用,使领域专家能够更容易地利用这一强大工具来优化模型性能,无需深入的技术知识。



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