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Pre-training Warm-up: Unlocking General Reasoning in Resource-Limited Environments
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种两阶段训练策略，通过预热和强化学习，解决了大型语言模型在高质量训练数据稀缺情况下的推理能力问题，显著提升了模型的推理能力和样本效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种两阶段训练策略，解决了大型语言模型在高质量训练数据稀缺情况下的推理能力问题。
- 该策略通过预热和强化学习，显著提升了模型的推理能力和样本效率。
- 研究在玩具领域（骑士与刁民逻辑谜题）中进行预热，以获取通用推理技能。
- 在有限的目标领域示例上应用强化学习与可验证奖励（RLVR）。
- 实验结果表明，此方法在多项任务中显著提升了模型的推理能力，且提高了样本效率和跨领域的可推广性。
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