я обучала одну модель

Поскольку сейчас выходит тонна ресерча про то, как сварить свою ризонинг модель, решила здесь как-то суммировать то, что есть к настоящему времени. Первая пачка статей о том, как связаны между собой SFT-претрен и RL и вообще про то, при каких условиях ризонинг нам в чем-то помогает


🤔 Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners

Отличный разбор этой статьи уже был в Сиолошной, я из нее хочу выделить несколько моментов:

- Авторы описывают 4 вида когнитивных приемов, которые модели могут использовать, чтобы добиться лучших результатов при решении проблем: 1) делать шаг назад и пересматривать свой ответ, когда обнаруживается ошибка, 2) перепроверка промежуточных результатов, 3) дробление на подзадачи, 4) решение задачи "в обратную сторону", то есть, зная ответ, пытаться догадаться, какие шаги к нему привели
- У Qwen и без какого-либо дообучения в 62% процентов размышлений была самопроверка. В отличие от моделей семейства LLaMA, где такого почти не наблюдалось
- Для эксперимента авторы собрали примеры цепочек рассуждения Claude-3.5-Sonnet, в которых бы использовались описанные выше 4 приема, и после SFT-тренировки на них скоры LLaMA стали заметно выше Qwen
- Интересно при этом, что даже при тренировке на цепочках с ошибками (в одном из шагов или с неправильнмы ответом), качество итоговой модели практически никак не отличалось от той, что тренировалась только на "правильных" цепочках
- Аналогично проверяли гипотезу о том, не помогает ли просто длина ответа решать задачи лучше. То есть, видим ли мы улучшение только из-за того, что модель может рассуждать дольше, или из-за того, что в обучении было что-то полезное. Для этого также обучали модель на "пустых" chains-of-thought, где просто нужную длину добили каким-нибудь токеном (по аналогии со статьями про think tokens ранее, где модели как будто просто давали "время" подумать перед ответом). Это никакого прироста скоров не дало
- После SFT-тренировки модели также дообучали с помощью RL играть в Countdown. Там оказывалось, что RL больше "продвигает" наиболее эмпирически полезные для игры стратегии – верификацию и пересматривание ответа – и подавляет не особо нужные


1/2

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

arXiv.org

Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners, or, Four...

Test-time inference has emerged as a powerful paradigm for enabling language models to ``think'' longer and more carefully about complex challenges, much like skilled human experts. While...

www.group-telegram.com/us/def_model_train.com/1059

2.1K viewsMar 31 at 00:18

Поскольку сейчас выходит тонна ресерча про то, как сварить свою ризонинг модель, решила здесь как-то суммировать то, что есть к настоящему времени. Первая пачка статей о том, как связаны между собой SFT-претрен и RL и вообще про то, при каких условиях ризонинг нам в чем-то помогает


🤔 Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners

Отличный разбор этой статьи уже был в Сиолошной, я из нее хочу выделить несколько моментов:

- Авторы описывают 4 вида когнитивных приемов, которые модели могут использовать, чтобы добиться лучших результатов при решении проблем: 1) делать шаг назад и пересматривать свой ответ, когда обнаруживается ошибка, 2) перепроверка промежуточных результатов, 3) дробление на подзадачи, 4) решение задачи "в обратную сторону", то есть, зная ответ, пытаться догадаться, какие шаги к нему привели
- У Qwen и без какого-либо дообучения в 62% процентов размышлений была самопроверка. В отличие от моделей семейства LLaMA, где такого почти не наблюдалось
- Для эксперимента авторы собрали примеры цепочек рассуждения Claude-3.5-Sonnet, в которых бы использовались описанные выше 4 приема, и после SFT-тренировки на них скоры LLaMA стали заметно выше Qwen
- Интересно при этом, что даже при тренировке на цепочках с ошибками (в одном из шагов или с неправильнмы ответом), качество итоговой модели практически никак не отличалось от той, что тренировалась только на "правильных" цепочках
- Аналогично проверяли гипотезу о том, не помогает ли просто длина ответа решать задачи лучше. То есть, видим ли мы улучшение только из-за того, что модель может рассуждать дольше, или из-за того, что в обучении было что-то полезное. Для этого также обучали модель на "пустых" chains-of-thought, где просто нужную длину добили каким-нибудь токеном (по аналогии со статьями про think tokens ранее, где модели как будто просто давали "время" подумать перед ответом). Это никакого прироста скоров не дало
- После SFT-тренировки модели также дообучали с помощью RL играть в Countdown. Там оказывалось, что RL больше "продвигает" наиболее эмпирически полезные для игры стратегии – верификацию и пересматривание ответа – и подавляет не особо нужные


1/2