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‍ 这两个因素共同作用，形成反事实推理的作用，可以释放因果学习的巨大潜力，赋予模型更强的推理能力。 .5 PRM 和 ORM PRM（过程奖励模型）奖励良好的思维步骤，而不仅仅是正确的结果。


这更接近人类的学习和推理，通常通过使用 COT 来表示每个步骤的推理和评分过程来实现。这要归功于法学硕士的语义理解能力。传统的RL中，我们根据最终的结果进行评分，评分模型称为ORM（结果奖励模型），而随着LLM的专门训练成为过程验证者，新的评分模型称为PRM，经常获得经过;辅修法学硕士的微调。


OpenAI的逐步验证也是近期最重要的工作之一。他们训练的 PRM 在解决 MATH 数据集测试集上 78.% 的问题方面优于 ORM。今年谷歌研究的一篇论文提到，当PRM成功发现过程中的第一个错误时，RL训练的效果可以得到显着提升。


.6 关键模型 随着任务复杂性的增加，仅仅信号。这使得模 加纳 whatsapp 数据 型内复杂推理过程的监督成为可扩展的监督问题。特别是，在训练o的隐含思维链的过程中，还应该引入Critic的方法。


通过分解推理过程并使用额外的更强、更专业的批评模型，推理过程的监督可以扩展到更复杂的问题。这也在一定程度上缓解了仅根据推理过程是否能够产生正确结果来确定奖励信号的稀缺问题。 OpenAI 的 CriticGPT 通过 RLHF 方法训练模型，为现实世界的编码任务编写自然语言反馈，并成功推广到 OOD 分布（模型在训练过程中未遇到的数据）。


这种反馈可以帮助人们做出更准确的判断，从而对复杂的结果实现有效的奖励反馈。 。对技术原理的推测。 OpenAI官方“提示”通过强化学习，o学会细化其推理链并优化其使用的策略。他学会识别和纠正错误，将复杂的步骤分解为更简单的部分，并在当前方法不起作用时尝试不同的方法。


这个过程显着提高了模型的推理能力。 o 模型引入了推理标记。该模型使用这些推理标记进行“思考”，分解其对提示的理解并考虑多种方式来生成响应。生成推理标记后，模型将响应生成为可见推理标记，并从其上下文中丢弃推理标记。