OpenAI强化微调：开启模型定制新纪元

一、OpenAI 强化微调项目横空出世

OpenAI 连续 12 个工作日的宣讲进入第二天，推出强化微调研究项目。该项目旨在使开发人员和机器学习工程师能够创建经过微调的专家模型，新的模型自定义技术让开发人员可使用数十到数千个高质量任务定制模型，并根据参考答案对模型响应进行分级。

强化微调研究项目的推出，标志着 OpenAI 在 AI 模型定制化方面迈出了重要一步。这种新的技术为开发者提供了极大的灵活性，能够根据不同的需求和任务，精细调整 AI 模型，使其在特定领域中发挥出更强大的作用。

与传统的模型训练方式相比，强化微调具有显著的优势。它不再依赖于海量的通用数据进行训练，而是鼓励开发者通过高质量的任务数据集进行微调。这样培养出的模型更加精准、专业，能够更好地应对特定场景下的问题。

例如，在法律领域，通过强化微调的 AI 模型，可以帮助法律专家更高效地进行案例分析和咨询。开发人员可以根据法律条文和实际案例，对模型进行微调，使其能够准确理解法律问题，并给出专业的解答。

在医疗领域，强化微调的 AI 模型也能发挥巨大作用。医生们可以利用大量的病例数据对模型进行微调，让系统能够提供更为准确的诊断建议。一个经过强化微调的模型在诊断皮肤癌方面，甚至能够达到与顶级皮肤科医生相媲美的水平，大大提升了检测的效率和准确性。

金融行业同样对强化微调的 AI 模型有着迫切需求。金融机构可以通过成千上万的市场数据对模型进行微调，培养出能够高度预测市场风险的模型。这样一来，在进行投资决策时，金融机构能够有效降低风险，提升收益。

OpenAI 表示，强化微调研究项目在法律、保险、医疗保健、金融和工程等领域有着广阔的应用前景。因为这些领域的任务通常具有客观 “正确” 答案，而强化微调的 AI 模型正好能够满足这一需求。

OpenAI 鼓励研究机构、大学和企业申请使用这一新技术。随着更多的组织参与到强化微调的研究和应用中，我们有望看到更多创新的 AI 解决方案，推动各个行业的发展。

总之，OpenAI 的强化微调研究项目为 AI 模型的定制化提供了新的途径和方法，展现了其在各行业内的广泛应用潜力。随着项目的不断推进，AI 技术将在更多领域发挥重要作用，为社会的进步和科技的发展做出贡献。

二、强化微调的特点与优势

1. 自动优化基础模型，提升回答效果

强化微调将传统的 SFT + 奖励模型 + 强化学习三个环节整合在一套闭环流程中，自动运行。首先，提供一部分 “正确答案” 的数据让模型完成 SFT，使其能回答正确答案。之后，该流程会根据人工提供的或系统实时收集的反馈数据（比如生成结果的评分数据）训练一个奖励模型，这个奖励模型会随着反馈数据的动态更新自动优化评分函数和评分能力，并通过奖励模型优化基础模型，让模型越来越聪明，回答效果越来越好。

2. 动态迭代优化，区别于传统 SFT

传统 SFT 不会动态迭代和优化基础模型，而强化微调会动态迭代和优化基础模型，同时还会动态优化奖励模型。在强化微调的过程中，基础模型会慢慢掌握回答正确答案的方法，相比传统 SFT 只是模仿作答有明显差异。此外，传统的 SFT 与奖励模型相结合的方式往往是离线操作，更新过程耗时且繁琐，无法实时响应用户需求。而强化微调的闭环特性使得模型能在不断迭代中逐渐成长，生成结果也会随之提升。

3. 所需数据量少，效果显著

传统 SFT 需要大量人工标注数据且效果依赖数据规模，而强化微调只需要少量微调数据，利用动态优化模型机制就能让模型变强大。开发者在进行模型微调时，只需少量的标注数据，即可实现模型的有效升级。这一特点使得 AI 模型的训练和应用门槛大大降低，帮助更多的创业者和小型企业利用 AI 工具提升自身竞争力。

三、与传统方法的区别

传统 SFT + 奖励模型 + 强化学习的工作原理

SFT 通过提供人工标注数据让模型模仿正确答案回答问题。在传统方法中，开发者需要花费大量时间和精力整理人工标注数据，这些数据通常是正确的输入 – 输出对，用于告诉基础模型什么才是正确的答案，使模型学会模仿这些答案并做出正确回答。
奖励模型通过反馈数据训练评分模型，对生成结果打分。奖励模型本质上是一个小一点的模型，可以是基于大模型训练的模型，也可以是传统的神经网络模型。其核心包括评分函数和反馈数据两部分内容。评分函数包括多个对生成结果评分的维度，如生成结果的准确性、简易性、专业度等，构建一个评分函数。反馈数据则是人工或者机器对生成结果做反馈和评分的数据，用于训练评分模型。
强化学习根据奖励模型的评分结果调整基础模型参数。奖励模型对模型初始生成的多个结果做评分后，将这些评分结果提供给基础模型，然后基于强化学习算法，调整基础模型的参数，让模型根据评分结果调整生成的策略。在这个过程中，模型可能会了解评分结果中哪些维度得分低，哪些维度得分高，从而尝试生成更好的结果。

运行过程及存在的问题

基础模型结合人工标注数据微调后生成多个结果，奖励模型评分，若最高得分达标则输出结果，否则启动强化学习循环过程。基础模型结合大量的人工标注数据进行微调后，用于生成回答结果，这时模型生成的结果可能有多个，如 ABCD。奖励模型对这些生成结果进行评分，评估生成结果的得分。如果其中最高的得分已经达到了优秀结果的标准（标准可以是人工或者算法制定），则直接输出最高得分的结果；如果生成结果不行，则启动强化学习。
但该过程中 SFT 阶段需大量人工标注数据且离线进行，基础模型优化也离线无法自动优化。在传统方法中，SFT 阶段需要整理大量的人工标注数据，成本比较高，并且每次迭代都需要更新数据，整个过程是离线进行的。基础模型优化阶段也是离线的，无法自动优化基础模型。

强化微调与传统方法的区别

强化微调实现了自动运行且动态更新，在数据量有限情况下也能显著提升性能。强化微调把传统的 SFT + 奖励模型 + 强化学习这三个环节整合在一起，在一套闭环的流程里面完成三者的运行，并且该流程是自动运行的。它可以自动优化基础模型，让模型越来越聪明，回答的效果越来越好。RFT 能够让模型和回答结果越来越好的原理是 “它让 SFT + 奖励模型 + 强化学习这个优化模型和生成结果的机制能够不停的运转”。首先提供一部分 “正确答案” 的数据让模型完成 SFT 从而能回答正确的答案；之后，该流程会根据人工提供的、或者系统实时收集的反馈数据（比如生成结果的评分数据）训练一个奖励模型（一个评分模型，用于对生成结果打分），并且这个模型会随着反馈数据的动态更新自动优化评分函数和评分能力，并通过这个奖励模型，优化基础模型，让基础模型越来越好。并且这整个闭环是循环自动完成的，因为这套循环机制，从而让生成结果越来越好。
传统 SFT 不会动态迭代和优化基础模型，只是让模型模仿一部分正确的答案然后做出回答。而强化微调会动态迭代和优化基础模型，并且会动态迭代正确答案以便持续的完成 SFT 的过程，同时还会动态优化奖励模型，从而让奖励模型越来越好，进而用奖励模型优化基础模型。整个过程，基础模型慢慢掌握回答正确答案的方法，越来越聪明，相比 SFT 只是模仿作答有明显差异。
传统 SFT 需要大量人工标注数据且效果依赖数据规模，而强化微调只需要少量微调数据，利用动态优化模型机制就能让模型变强大。开发者在进行模型微调时，只需少量的标注数据，即可实现模型的有效升级。这一特点使得 AI 模型的训练和应用门槛大大降低，帮助更多的创业者和小型企业利用 AI 工具提升自身竞争力。

四、实际应用案例展示

1. 罕见遗传病研究

OpenAI 与伯克利实验室和德国 Charité 医院合作，在罕见遗传病研究领域取得了显著成果。通过使用强化微调训练 GPT o1 Mini 模型，该模型学会了有效推理罕见疾病的成因。

在这个项目中，研究人员从数百篇关于罕见疾病的科学病例报告中提取疾病信息，包括患者的体征和症状。他们希望根据患者的症状，找出可能发生突变、导致这些症状的基因。为此，他们和 OpenAI 团队一起训练了 o1 模型，让它更高效地推理疾病的成因。

在 “根据一系列症状预测可能引发遗传疾病的基因” 这一任务上，o1-mini 的表现超越了 o1。这非常重要，因为 o1-mini 比 o1 更小、更快、成本更低。

强化微调采用了两个不同的数据集合：微调数据集和测试数据集。模型先基于微调数据集合去训练，然后用测试数据集合验证，反复自我推理训练验证，最终达到很高的水平。因而在数据量有限的情况下（有时仅需几十个样本）也能实现显著性能提升。

2. 企业合作案例

OpenAI 正在与汤森路透合作打造法律专业模型。通过强化微调，OpenAI 能够为汤森路透量身定制一个法律助手，帮助法律专业人士完成一些复杂、需要深入分析的工作流程。

开发者、研究人员和机器学习工程师将首次能运用强化学习，打造精通法律领域的专家模型。只需几十个例子，模型就能学会在自定义领域以新的有效方式进行推理。

强化微调不仅会教模型模仿其输入，更是会让其学会在特定领域以新的方式进行推理。当模型发现问题时，要为它提供思考问题的空间，然后再对模型给出的响应进行打分。之后，利用强化学习的力量，可以强化模型得到正确答案的思维方式并抑制导向错误答案的思维方式。

五、未来展望

对专业领域的价值

OpenAI 的强化微调项目对专业领域工作者具有极大的价值。对于高校而言，它可以为学术研究提供更强大的工具，助力学生和教师在各个学科领域进行深入探索和创新。研究人员能够利用强化微调技术，更高效地处理复杂的数据和问题，推动科研进展。企业则可以通过打造独特的 AI 解决方案，提升生产效率、优化业务流程，增强市场竞争力。无论是在法律、医疗保健、金融还是工程等领域，强化微调都能发挥重要作用，帮助专业人士更好地完成工作任务。