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報(bào)道來(lái)源：新智元

編輯：Peter東、喬楊

【新智元導(dǎo)讀】在處理復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)，SFT往往表現(xiàn)不佳。最近，由多所高校的華人團(tuán)隊(duì)提出的批判性微調(diào)方法（CFT）僅在50K樣本上進(jìn)行微調(diào)，便在多數(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了使用超過(guò)200萬(wàn)個(gè)樣本的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。

模仿是傳統(tǒng)語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練的主要方式。LLM在解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題方面表現(xiàn)出的優(yōu)異性能，其中一項(xiàng)核心技術(shù)是監(jiān)督微調(diào)（SFT）。

在SFT的過(guò)程中，模型被要求模仿人類(lèi)標(biāo)注或合成的高質(zhì)量回復(fù)，以增強(qiáng)其對(duì)通用指令的遵循能力。這類(lèi)SFT數(shù)據(jù)集通常采用Self-Instruct和Evol-Instruct等方法進(jìn)行構(gòu)建。

然而，這種方法存在明顯的局限性。當(dāng)數(shù)據(jù)集規(guī)模和質(zhì)量進(jìn)一步提升時(shí)，SFT的邊際效益可能會(huì)下降，尤其是在基礎(chǔ)模型已經(jīng)表現(xiàn)出較強(qiáng)性能的情況下，使用SFT可能反而會(huì)導(dǎo)致性能下降。

最近，由多所高校的華人學(xué)者共同提出的批判式監(jiān)督微調(diào)方法（CFT）旨在提升模型的模仿能力。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2501.17703

批判式監(jiān)督微調(diào)：讓SFT重新偉大

CFT將重點(diǎn)從簡(jiǎn)單模仿轉(zhuǎn)向基于批判的學(xué)習(xí)，其核心思想是讓模型學(xué)會(huì)批判性思維，而非簡(jiǎn)單模仿，這一方法 borrow from human learning processes.

學(xué)霸在學(xué)習(xí)過(guò)程中不只是模仿答案，而是進(jìn)行分析、批判和自我改進(jìn)。在CFT數(shù)據(jù)集中，模型為錯(cuò)誤的模型響應(yīng)提供了相應(yīng)的批評(píng)，幫助LLM識(shí)別其缺陷并提出改進(jìn)建議，從而驗(yàn)證其正確性。

這種方法不僅能夠提升模型的推理能力，還能增強(qiáng)其在復(fù)雜任務(wù)中的適應(yīng)性和靈活性。

比如，針對(duì)如下問(wèn)題：在直角三角形中，兩條直角邊的長(zhǎng)度分別為3個(gè)單位和4個(gè)單位，構(gòu)造一個(gè)正方形。求五邊形$ABCDE$的面積（單位：平方單位）。

在SFT模式下，模型會(huì)逐步進(jìn)行計(jì)算，首先應(yīng)用勾股定理得出斜邊長(zhǎng)度為5，隨后計(jì)算正方形面積為25，三角形面積為6，最終模型給出答案25減去6。

在CFT模式下，模型會(huì)對(duì)上述回答進(jìn)行批評(píng)，指出錯(cuò)誤在于應(yīng)加而非減三角形面積，并提供正確答案31。

下圖展示了SFT和CFT兩種模式的數(shù)據(jù)樣本。

SFT模式讓大模型直接模仿答案，而CFT模式讓大模型模仿對(duì)錯(cuò)誤回答的批評(píng)。

CFT模式具有更高的訓(xùn)練效率。

那么，如何獲取CFT訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)呢？

該研究基于WebInstruct構(gòu)建了一個(gè)包含50,000個(gè)帶有批評(píng)意見(jiàn)的問(wèn)答對(duì)的數(shù)據(jù)集，其中的批評(píng)意見(jiàn)由GPT-4等高級(jí)模型生成，上述數(shù)學(xué)問(wèn)題便是其中一例。

分析CFT數(shù)據(jù)集與其他SFT數(shù)據(jù)集的異同

在CFT數(shù)據(jù)集上，采用7B規(guī)模、未經(jīng)指令微調(diào)的LLM進(jìn)行訓(xùn)練，包括DeepSeekMath-base、Qwen2.5和Qwen2.5-Math等模型。

CFT方法的訓(xùn)練目標(biāo)非常明確：將問(wèn)題x和錯(cuò)誤回答y進(jìn)行拼接作為輸入，優(yōu)化模型參數(shù)以生成評(píng)論c，這相當(dāng)于訓(xùn)練模型具備批判性思維能力。

實(shí)驗(yàn)中，作者對(duì)比了LLM在經(jīng)過(guò)指令微調(diào)與批判性微調(diào)后，在數(shù)學(xué)相關(guān)基準(zhǔn)上的性能提升。結(jié)果顯示，CFT訓(xùn)練的模型在性能上持續(xù)優(yōu)于SFT訓(xùn)練的最佳模型。

相比SFT，CFT的準(zhǔn)確率平均高出4-10個(gè)百分點(diǎn)。此外，訓(xùn)練效率更高，能夠在較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量上實(shí)現(xiàn)更快的收斂，因此CFT方法有望成為開(kāi)發(fā)數(shù)學(xué)推理模型的一種更有效方法。

圖表展示了Qwen2.5-Math-7B在MATH和Minerva-Math任務(wù)上不同方法的訓(xùn)練動(dòng)態(tài)對(duì)比，橫軸為訓(xùn)練步數(shù)，縱軸為模型準(zhǔn)確率。

在同樣規(guī)模的50k樣本數(shù)據(jù)集上，不同基座模型在使用CFT與SFT訓(xùn)練后的性能提升情況值得觀察。

如果僅關(guān)注Qwen2.5-Math-7B這一模型，可以看出，CFT的訓(xùn)練效果在各類(lèi)數(shù)據(jù)集和任務(wù)上都能全面超越SFT。

論文對(duì)比了訓(xùn)練后的Qwen2.5-Math-7B-CFT與知名模型，包括Llama、GPT系列，以及Deepseek、Mathstral、Numina等系列模型，并通過(guò)表格展示了具體對(duì)比結(jié)果。

Qwen2.5-Math-7B-CFT的平均性能（48.1%）優(yōu)于參數(shù)量10倍的Llama-3.1-70B-Instruct（40.4%）和NuminaMath-72B-CoT（39.1%），與Qwen2.5-Math-72B-Instruct（56.4%）相當(dāng)。

此外，基于CFT訓(xùn)練的模型在性能上與采用140倍計(jì)算資源訓(xùn)練的Deepseek R1開(kāi)源版本（SimpleRL模型的復(fù)制版）相比，具有不相上下之處。值得注意的是，CFT模型的GPU運(yùn)行時(shí)縮短至1/144，這相當(dāng)于大幅降低了計(jì)算成本。

研究人員對(duì)CFT的多個(gè)關(guān)鍵因素進(jìn)行了系統(tǒng)性消融研究。結(jié)果表明，CFT模型在數(shù)據(jù)來(lái)源的魯棒性、噪聲響應(yīng)的抗干擾能力以及教師批判模型選擇的穩(wěn)定性等方面表現(xiàn)出較強(qiáng)的能力。

舉例來(lái)說(shuō)，即使使用較弱的GPT-4o-mini生成器輸出批評(píng)意見(jiàn)，CFT模型仍然能夠顯著提升性能。

局限性與擴(kuò)展方向

在CFT訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，作為基準(zhǔn)的批評(píng)數(shù)據(jù)全部由LLM生成。經(jīng)過(guò)作者的手動(dòng)檢查，發(fā)現(xiàn)其中有20%的批評(píng)意見(jiàn)本身就存在明顯的錯(cuò)誤。這些錯(cuò)誤可能會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練效果造成一定干擾，從而影響其最終性能。

此外，CFT訓(xùn)練的模型目前尚未實(shí)現(xiàn)自我批評(píng)機(jī)制，因此尚未觀察到自我改進(jìn)的效果。

該研究的數(shù)據(jù)集在代表性方面仍存在不足，目前主要集中在數(shù)學(xué)問(wèn)題領(lǐng)域，而在編程、科學(xué)推理以及人文相關(guān)推理問(wèn)題等方面，CFT模式的適用性仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

CFT的主要優(yōu)勢(shì)在于顯著提升模型的推理能力以及優(yōu)化數(shù)據(jù)使用效率。通過(guò)模型學(xué)會(huì)批判性思維，相當(dāng)于讓大模型完成一次強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

相比于現(xiàn)有的自我修正（Self-Correction）、獎(jiǎng)勵(lì)模型（Reward Models）等方法，CFT的目標(biāo)是通過(guò)批判學(xué)習(xí)提升模型對(duì)問(wèn)題的深入理解，而不是直接估計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)或進(jìn)行自我修正。這種方法在推理任務(wù)中展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性和靈活性。

最為關(guān)鍵的是，CFT的數(shù)據(jù)構(gòu)建和訓(xùn)練流程相對(duì)簡(jiǎn)單，計(jì)算成本較低，因此在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的可行性和經(jīng)濟(jì)性。未來(lái)研究將重點(diǎn)突破批判數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和模型自我批判機(jī)制的實(shí)現(xiàn)。

首先是構(gòu)建自動(dòng)驗(yàn)證工具或開(kāi)發(fā)人類(lèi)驗(yàn)證機(jī)制，以優(yōu)化批判數(shù)據(jù)的質(zhì)量；同時(shí)，要使大模型具備自我批判與自我改進(jìn)的能力，需使其通過(guò)用戶反饋實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化。

進(jìn)一步的研究也可能探討將CFT與SFT、RL等其他訓(xùn)練范式結(jié)合，應(yīng)用于多模態(tài)場(chǎng)景，并深入研究其理論基礎(chǔ)。

參考資料：

https://arxiv.org/pdf/2501.17703