2024年12月9日 · OpenAI年终大戏第二场推出了 强化微调RFT (Reinforcement Fine-Tuning)，它可以让你用几十到几千个的训练数据，为特定的复杂任务构建专家模型，加强了模型如何处理类似问题的推理，微调后的o1-mini得分提高80%，反…

2025年1月21日 · 论文提出了应用RFT（Rejection sampling Fine-Tuning） 拒绝采样来生成和收集正确的推理路径，以此作为增强的微调数据集。 RFT能够生成包含更多独特推理路径的增强样本，更大幅度地提升LLMs的数学推理性能。 对于性能较差的LLMs，RFT带来的改进更为显著。 此外，论文将来自 多个模型的拒绝样本结合起来，使LLaMA-7B在GSM8K上的准确率达到了49.3％，这明显优于有监督微调（SFT）的准确性35.9％。 在介绍论文方法之前，先介绍下什么是RFT， …

在人工智能的浪潮中，推理能力一直是衡量模型智能水平的重要标准。OpenAI最近推出的 强化微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）技术，展示了推理基础模型的巨大潜力，并为模型微调提供了全新的范式。然而，如何…

2024年12月10日 · rft 是一种更注重领域任务优化的模型微调技术，通过高质量的任务数据和参考答案，强化模型在特定任务中的表现。 它在减少对人类评分依赖的同时，提高了定制化效率。

2024年12月9日 · 强化微调（rft）概念: 强化微调是一种将强化学习技术应用于微调的基础模型以适应特定领域任务的技术。 RFT 不仅仅模仿训练数据的模式，而是使用推理能力促进模型进行思考和试错学习，以实现更接近人类的泛化能力。

强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，简称 RFT）是人工智能领域，特别是大语言模型（LLMs）定制方面的一项创新技术。 它极大地提升了模型的推理和适应能力，使其能够更精确地处理复杂的、特定领域的任务。

2024年12月19日 · 从 OpenAI 展示的内容中，我们可以这么理解：RFT 就是针对给定 prompt，产生一些包含 cot 的 response ，再通过一个 verifier 来判断 response 是否正确，作为信号来指导模型进行参数更新。 抛开 cot 过程不谈，如果我们把这套流程的 verifier 换成 reward_model ，这个流程看上去是不是感到很熟悉？ —— 那就是最传统的基于 PPO 的 RLHF。 好，目前为止，在我的认知中，RFT 和 RLHF 唯一的区别就是，它的 return (reward 信号) 是通过 verifier 算出来 …

2024年12月7日 · OpenAI 最新推出的 RFT 是什么？它是一种基于 ReFT 改进的技术，旨在解决传统微调问题，如拟合式、泛化差等。

本文深入剖析强化训练（rft），详解其定义、核心要素、应用领域，对比 reft、rlhf、sft 与 rft 的关联差异，阐述各技术原理特性及优势实例，探讨四者在智能家居等场景协同整合，为理解前沿 ai 技术提供全方位指引。

2025年3月20日 · 如果读者觉得很想在自己的业务中使用rft，也可以来找我聊聊，我可以帮助分析一下。 不过大多数时候一般结果都还是劝退，因为具体场景分析完，经常是条件还不满足。