💡
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
大语言模型（LLM）通过元强化微调（MRT）优化推理能力，研究表明MRT在多个基准测试中优于传统的结果奖励强化学习（RL），在准确率和token效率上均有显著提升。MRT通过平衡探索与利用，优化LLM输出，推动解决更复杂的问题。
🎯
关键要点
- 大语言模型（LLM）通过元强化微调（MRT）优化推理能力。
- MRT在多个基准测试中优于传统的结果奖励强化学习（RL），在准确率和token效率上均有显著提升。
- MRT通过平衡探索与利用，优化LLM输出，推动解决更复杂的问题。
- 研究者提出从元强化学习的视角来形式化优化测试时计算的挑战。
- MRT的目标是学习一种与预算无关的LLM，使其能够稳步取得进展。
- 实验结果显示，MRT在多个基准测试中取得了SOTA结果，相较于基础模型的准确率提升是标准结果奖励RL的约2-3倍。
- MRT在token效率上比结果奖励RL提高了1.2-1.6倍。
- 在回溯搜索设置中，MRT实现了最高的测试效率，并在线性化评估模式下将效率提高了30%以上。
➡️
