SCoRe – 谷歌DeepMind推出的多輪強化學習方法

SCoRe是什麼

SCoRe（Self-Correction via Reinforcement Learning）是谷歌DeepMind推出的一種創新的多輪強化學習方法，旨在提高大型語言模型（LLM）的自我糾錯能力。通過在模型生成的數據上進行訓練，使模型在沒有外部指導的情況下，對錯誤答案進行自我糾正。SCoRe的訓練包括兩個階段：第一階段通過適當的正則化約束來初始化模型，避免在訓練過程中出現模式崩潰；第二階段通過獎勵機制鼓勵模型在第二次嘗試中進行有效的自我糾正。實驗結果表明，SCoRe在數學問題和編程任務上的自我糾正能力分別提升15.6%和9.1%，優於傳統的監督學習方法。SCoRe的成功展示強化學習在提升大模型性能方面的潛力，尤其是在需要高度準確率的應用場景中。

SCoRe的主要功能

• 自我糾錯：SCoRe使大型語言模型在沒有外部反饋的情況下識別並糾正自己的錯誤。
• 自生成數據訓練：基於模型自己生成的數據進行訓練，不依賴外部標註或教師模型。
• 性能提升：在數學和編程任務中，提高模型的自我糾錯能力。
• 多輪學習：通過多輪嘗試逐步改進答案，達到最佳響應。
• 適應性強：能適應訓練和推理之間數據分佈的差異。

SCoRe的技術原理

• 多輪強化學習：SCoRe基於多輪RL框架，讓模型在多個連續的嘗試中學習如何改進行爲。
• 正則化約束：在模型的第一次嘗試中用正則化技術，如KL散度，保持輸出的穩定性。
• 獎勵塑造：通過設計獎勵函數鼓勵模型在後續嘗試中進行有效的自我糾正。
• 策略初始化：在訓練的第一階段，通過特定的策略初始化提高模型的自我糾錯能力。
• 避免分佈不匹配：SCoRe通過在自生成數據上訓練，避免訓練數據與模型實際響應分佈之間的不匹配問題。
• 增量學習：模型在每次嘗試中都嘗試基於之前的輸出進行改進，實現增量學習。

SCoRe的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.12917

SCoRe的應用場景

• 數學問題求解：在數學領域，模型要進行復雜的計算和邏輯推理。SCoRe幫助模型在給出錯誤答案後進行自我糾錯，提高解題的準確率。
• 編程和代碼生成：在編程任務中，代碼的正確性至關重要。SCoRe能指導模型修正代碼中的錯誤，提高代碼的可靠性。
• 法律文檔分析：法律領域中的文檔分析需要極高的準確率。SCoRe幫助模型在解讀法律條文和案例時進行自我糾錯。
• 金融報告生成：金融報告中的錯誤會導致嚴重後果。SCoRe確保模型在生成報告時的準確性。
• 醫療診斷輔助：在醫療領域，模型的自我糾錯能力幫助提高診斷的準確性，減少誤診的風險。