Day 2：強化微調（RFT）炸場！只需幾十條數據就能讓o1-mini吊打o1，OpenAI 又雙叒叕搞事了！

現在可以用這套強化微調技術，打造屬于自己的 GPT-4 專屬版本！

原標題：Day 2：強化微調（RFT）炸場！只需幾十條數據就能讓o1-mini吊打o1，OpenAI 又雙叒叕搞事了！
文章來源：AI小島
內容字數：2897字

OpenAI 推出強化微調技術，賦能小模型崛起

在人工智能領域，OpenAI 近期推出的強化微調（Reinforcement Fine-Tuning,RFT）技術引起了廣泛關注。繼 Day 1 發布 o1 滿血版之后，Day 2 的 RFT 更是成為了業界的“锏”。這一全新的模型定制技術不僅使小模型 o1-mini 在特定領域的性能提升達到了驚人的 80%，甚至超越了大哥 o1。這一切的實現，只需少量高質量的數據支持。

什么是強化微調？

強化微調（RFT）是一種顛覆傳統“大數據微調”方法的技術。它通過少量樣本和反饋機制來實現模型的精準優化。RFT 的核心理念并不復雜，它并非普通的微調，也不是傳統的監督學習微調，而是 OpenAI 內部開發的一項關鍵技術。

o1-mini 的逆襲之路

在一場直播中，OpenAI 通過 RFT 為 o1-mini 進行了簡單的微調，結果使得這個“小模型”在某些專業任務上表現優于 o1。究其原因，主要有以下幾點：

• 聚焦任務：o1-mini 通過 RFT 專注于特定任務，而非像 o1 那樣廣泛適應所有場景。
• 強化反饋：模型通過高質量的參學習優化推理方式，從而提高在特定場景下的表現。
• 高效的數據使用：傳統微調需要成千上萬條數據，而 RFT 只需幾十到幾百條高質量樣本即可完成優化。

強化微調的工作原理

RFT 的工作原理主要依賴于任務導向的強化反饋機制，幫助模型快速適應特定任務。

1. 任務與參：開發者提供任務樣本和標準答案，例如法律文件分析或醫學報告解讀。
2. 模型嘗試任務：模型基于已有知識嘗試完成任務，輸出初步答案。
3. 強化反饋機制：開發者為模型的回答打分，正確回答給予“獎勵”，而錯誤回答則幫助優化推理方式。
4. 循環優化：經過多輪反饋后，模型在該任務上的表現接近專家水平。

強化微調的應用場景

RFT 的適用領域廣泛，尤其對科研人員而言，這一技術猶如改變游戲規則的工具。通過結合自身數據與 o1 的推理能力，研究者能夠在特定領域開發出性能卓越的模型。

如何開始使用 RFT？

目前，OpenAI 已向部分用戶開放 RFT API 測試，并計劃在 2025 年初全面推廣。用戶可以通過以下步驟體驗這一新技術：

1. 提交任務樣本和標準答案。
2. 通過 API 進行多輪優化和反饋。
3. 測試和部署最終定制的模型。

小模型的春天

強化微調的推出不僅是一項技術突破，更是對 AI 模型訓練邏輯的深刻革新。傳統上，模型訓練往往依賴于大量的數據堆積，而 RFT 則通過少量高質量數據實現精準進化。這對于開發者和企業而言，意味著定制化 AI 的門檻大幅降低，真正實現了“小模型，大智慧”。

隨著 RFT 技術的逐步推廣，AI 將不再是單一的通用工具，而會成為各個領域專家的得力助手。未來的 AI 將為每個用戶量身定制，解決獨特的需求，開啟一個更加個性化的智能時代。

這樣的 AI，你期待嗎？

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作者簡介：簡單學 AI，看清未來！