通过直接Q函数最优化提高语言模型的多步推理能力

该论文介绍了一种名为直接Q函数优化（DQO）的新方法，以增强大型语言模型（LLMs）的多步推理能力。这种方法的独特之处在于它解决了当前强化学习技术的局限性，这些技术要么需要大量计算资源，要么在复杂推理任务中表现不佳。DQO使用软演员-评论家框架直接优化Q函数，将响应生成视为马尔可夫决策过程。这种结构创新使得对推理过程的监督更加有效。该工作的重要性在于其实验成功，优于以往在数学问题解决数据集上的方法，这表明它可能会改变LLMs在复杂任务中与人类偏好对齐的方式。对于那些对人工智能和语言模型训练前沿感兴趣的人来说，这篇论文提出了一种有前途的离线强化学习方法，可能会彻底改变LLMs的学习和推理方式。- 强化学习在提高大型语言模型的复杂任务表现和与人类偏好对齐方面起着关键作用。 - 目前的方法要么需要大量计算资源，要么在多步推理任务中表现不佳。 - 引入了直接Q函数优化（DQO）方法，将响应生成过程建模为马尔可夫决策过程（MDP）。 - DQO的MDP公式化相对于基于赌博的方法具有结构优势。 - 在两个数学问题解决数据集上的实验结果表明，DQO优于以前的方法。