通过巧妙的数据增强、推理过程合成和少样本学习,OpenRFT在仅使用100个领域样本的情况下,显著提升了模型的表现。 论文地址:OpenRFT: Adapting Reasoning Foundation Model for Domain-specific Tasks with Reinforcement Fine-Tuning Github:GitHub - ADaM-BJTU/OpenRFT: OpenRFT: Adapting Reasoning Foundation Model for D...
总体来说呢,ReFT肯定是个进步,但是和O1级别的推理来讲它是上一代的玩法,论文里也提到了想玩PRM,但是这玩意不是贵和麻烦么。。。 回到文章的主题,OpenAI的RFT,我看了一下demo,其实就是ReFT 因为对结果的监督,其实是RL的上一代玩法,说对O1能微调啥的,我信,但是O1的能力是基于过程的RL,如果你就给我个结果...
在OpenAI的实验室里，研究人员们夜以继日地探索着AI的无限可能。RFT技术的诞生，正是他们智慧的结晶。通过这一技术，AI模型能够更精准地理解复杂任务，并在推理过程中展现出惊人的泛化能力。这不仅是对传统训练范式的颠覆，更是对AI未来发展的深刻启示。然而，技术的进步并非一帆风顺。在实际应用中，RFT技术面临着诸多...
发布了强化微调(Reinforcement Fine-Tuning, RFT)技术,这一创新为模型定制提供了全新的方法,还为 AI 产品经理和开发者开启了通向深度场景化应用的大门。 在复杂、多样的需求环境中,RFT 有望重新定义人工智能的能力边界,让 AI 从“多能型选手”升级为“专精型专家”。 本篇文章将为 AI 从业者和产品经理深度解读 ...
Step 1:创建RFT训练任务 在千帆ModelBuilder上,选择「模型精调」→「偏好对齐」→「RFT」,并选择base模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,同时配置奖励规则(平台预置四种规则,奖励规则中定义了如何评估模型输出效果的规则)。 Step 2:准备训练数据 采用开源数据集K-and-K/knights-and-knaves(约4,500条数据);平台数据...
RFT技术还允许用户利用自己的黄金数据集创建独特的模型，并将其应用于法律、金融、工程、保险等需要深厚专业知识的领域。这一技术的推出，无疑为这些领域带来了人工智能辅助的新机遇。OpenAI此次活动特别面向研究机构、高校和企业开放申请，尤其是那些目前由专家执行一系列复杂狭窄任务，且有望从人工智能辅助中受益的机构。
OpenAI在社交媒体X公布第二日活动的主题是新功能“强化微调”（RFT）。这个主题是指，企业组织将能够通过“强化微调”微调o1 mini，满足他们的特定需求。何为RFT：RFT可针对具体任务对模型进一步微调，可以强化模型得到正确答案的思维方式，使模型生成内容更加可控。如何实现RFT：开发者需提供训练数据集、验证数据集、评分...
OpenAI o1 强化微调(RFT)开源方案之字节 ReFT 提供高质量视频生成与处理服务,技术领先、效果专业、应用广泛,新用户3折起! 因工作重点做LLM的落地,对模型的 Reasoning 推理能力要求较高,也实践过 CoT 微调。 而o1 能推出 RFT 证明这项技术已经生产可用,故接下来就认真研究下业界方案,尤其关注可落地执行的开源方案...
Step 1: 创建 RFT 训练任务 在千帆 ModelBuilder 上, 选择「模型精调」→「偏好对齐」→「RFT」, 并选择 base 模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B,同时配置奖励规则 (平台预置四种规则, 奖励规则中定义了如何评估模型输出效果的规则)。 Step 2: 准备训练数据 ...
OpenAIDay2:正式宣布强化微调(RFT),小样本提升模型推理能力,有利于2B应用 OpenAI预告O1模型的重要升级强化微调(ReinforcementFine-Tuning)将在2025年年初正式向公众开放。强化微调是一种先进的模型定制技术,它允许开发者通过使用数十到数千个高质量的任务来定制模型,并根据提供的参考答案来评估模型的响应。这种技术通过加...