通过自适应揭示推理依据的强化学习
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内容提要
我们提出通过部分专家示范进行强化学习（RL）是一种有效的复杂序列生成框架。引入自适应回溯（AdaBack）动态调整监督长度，帮助模型逐步学习推理链。实验表明，该方法在长序列任务中优于传统的监督微调（SFT）和RL，能够解决以往难以处理的问题。
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关键要点
- 提出通过部分专家示范进行强化学习（RL）是一种有效的复杂序列生成框架。
- 监督微调（SFT）依赖于密集的真实标签，随着序列长度的增加，成本逐渐上升。
- RL在稀疏奖励和组合输出空间方面存在困难。
- 引入自适应回溯（AdaBack），动态调整每个样本的监督长度。
- 该方法允许模型逐步学习推理链，基于过去的奖励信号调整监督长度。
- 研究表明，逐样本课程学习在长序列任务中优于SFT和RL。
- 在具有潜在依赖关系的长序列任务中，逐样本课程学习能够成功解决以往难以处理的问题。
- 在数学推理基准（MATH, GSM8k）上，课程学习使模型能够解决RL无法解决的问题。
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