不圓 發(fā)自 凹非寺
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Thinking模式當(dāng)?shù)?，教師模型也該學(xué)會“啟發(fā)式”教學(xué)了——

由Transformer作者之一Llion Jones創(chuàng)立的明星AI公司Sakana AI，帶著他們的新方法來了！

這個方法要求教師模型像優(yōu)秀的人類教師一樣，根據(jù)已知解決方案輸出清晰的逐步解釋，而不再是從頭開始自己解決。

用Sanaka AI的新方法訓(xùn)練出的7B小模型，在傳授推理技能方面，比671B的DeepSeek-R1還要有效。

訓(xùn)練比自己大3倍的學(xué)生模型也不在話下。

對此有網(wǎng)友評價：我們剛剛才意識到，最好的老師不是房間里最聰明的人。

像人類老師一樣

許多高級推理模型，如DeepSeek-R1，遵循兩階段的訓(xùn)練過程：首先訓(xùn)練教師模型，然后使用其輸出訓(xùn)練學(xué)生模型，最終產(chǎn)品為學(xué)生模型。

傳統(tǒng)上，這些教師模型通過昂貴的強化學(xué)習(xí)（RL）進行訓(xùn)練，模型必須從頭學(xué)習(xí)解決復(fù)雜問題，只有在得到正確答案時才會獲得獎勵：

先讓教師模型得到問題的答案，再把答案仔細過濾并重新用作學(xué)生模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

這種方法緩慢、昂貴且往往過于偏狹，過于依賴教師模型自身能力。因為教師模型拿到的僅僅只有問題，它們需要自己思考給出結(jié)果。

而Sanaka AI的新方法不再通過解決問題來教學(xué)，而是讓新的強化學(xué)習(xí)教師（RLTs）“學(xué)會教學(xué)”：

要求它們根據(jù)已知解決方案輸出清晰的逐步解釋，就像優(yōu)秀的人類教師一樣。

就像一位好教師不需要重新發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)定理來解釋它們一樣，RLTs在輸入提示中既獲得問題的內(nèi)容，也獲得每個問題的正確答案。

它們的任務(wù)是提供有助于學(xué)生模型學(xué)習(xí)的、逐步的詳細解釋，從而連接這些知識點。如果學(xué)生模型能夠根據(jù)教師對問題的解釋輕松理解正確解決方案，那么這就是RLTs做得好的信號。

也就是說，對RLTs的獎勵不再是能自己解決問題，而是能解釋對學(xué)生模型有多有幫助。

Sanaka AI的新方法解決了傳統(tǒng)方法中的兩個問題：

首先，新方法的訓(xùn)練循環(huán)使教師訓(xùn)練與其真正目的（為學(xué)生進行蒸餾/冷啟動提供幫助）保持一致，從而大大提高了效率。

其次，將問題和正確答案同時輸入RLT，能幫助原本無法獨立解決問題的小型模型學(xué)會教學(xué)。

這些特性使Sanaka AI的新方法能更快、更經(jīng)濟、更有效地訓(xùn)練出具有強大推理能力的學(xué)生模型。

小型教師模型的“不合理但有效”

為了驗證新方法的有效性，Sanaka AI用新方法訓(xùn)練了一個7B的RLT小模型作為教學(xué)模型與此前最先進的方法進行比較。

競爭方法使用規(guī)模更大的模型，如DeepSeek-R1和QwQ，并結(jié)合GPT-4o-mini等工具在用于訓(xùn)練學(xué)生模型之前清理其輸出，以獲得額外幫助。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：使用相同的Qwen2.5學(xué)生模型、相同的問題以及相同的評估設(shè)置，RLT以遠少的計算量取得了比DeepSeek-R1和QwQ更好的效果。

把學(xué)生模型的規(guī)模擴大，結(jié)果同樣令人驚訝：7B的RLT成功訓(xùn)練了一個32B的學(xué)生模型，其規(guī)模是自己四倍以上，并取得了優(yōu)異的成果。

Sanaka AI的新方法還可以和傳統(tǒng)RL方法相輔相成：

上圖展示了在2024年美國邀請數(shù)學(xué)考試（AIME）、競賽數(shù)學(xué)和研究生級問答基準(zhǔn)（GPQA）上的平均性能。

新方法和傳統(tǒng)RL方法聯(lián)合使用，使RLT獲得了改進性能，并補充了傳統(tǒng)RL方法在問題解決方面的應(yīng)用。

用作起點時，RLT幫助學(xué)生模型達到了更高的性能水平。

從成本角度來看，差異非常顯著：使用RLT訓(xùn)練32B的學(xué)生模型僅需單個計算節(jié)點一天時間，而傳統(tǒng)RL方法在相同硬件上需要數(shù)月。

一項定性分析揭示了RLTs提供的解釋與Deepseek-R1的蒸餾軌跡之間存在一些差異：

Deepseek-R1的輸出常常依賴于外部工具，例如計算器、網(wǎng)絡(luò)上的討論以及玩梗，包括一些具有誤導(dǎo)性的內(nèi)容。

相比之下，RLT提供的解釋避免了令人困惑的語言，并增加了額外的邏輯步驟來幫助學(xué)生。

這些直觀的改進能夠轉(zhuǎn)化為學(xué)生語言模型的改進學(xué)習(xí)，像人類專家一樣簡潔且清晰。

參考鏈接：
https://x.com/SakanaAILabs/status/1936965841188425776
博客：https://sakana.ai/rlt
論文：https://arxiv.org/abs/2506.08388
代碼：github.com/SakanaAI/RLT