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PRIME团队 投稿
量子位 | 公众号 QbiAIOpenAI o1和o3模子的发布解析了强化学习或者让大模子领有像东说念主不异的快速迭代试错、深度念念考的高阶推理才智，在基于效法学习的Scaling Law徐徐受到质疑的今天，基于探索的强化学习有望带来新的Scaling Law。
近日，清华大学NLP实验室、上海AI Lab、清华大学电子系、OpenBMB社区等团队提议一种新的运筹帷幄过程奖励的强化学习关节——PRIME（Process Reinforcement through IMplicit REwards）。
继承PRIME关节，讨论东说念主员不依赖任何蒸馏数据和效法学习，仅用8张A100，破钞一万块钱控制，不到10天本事，就能高效西席出一个数学才智朝上 GPT-4o、Llama-3.1-70B的7B模子 Eurus-2-7B-PRIME。
具体而言，讨论东说念主员运用Qwen2.5-Math-7B-Base四肢基座模子，西席出了新模子Eurus-2-7B-PRIME，并在好意思国IMO弃取进修AIME 2024上的准确率达到26.7%，大幅越过GPT-4o，Llama3.1-70B和Qwen2.5-Math-7B-Instruct，且仅使用了Qwen Math数据的 1/10。其中，强化学习关节PRIME为模子带来了16.7%的皆备栽种，远超已知的任何开源决策。
该时势照旧开源就在国外AI社区爆火，短短几天Github取得近300star。
改日，基于PRIME关节和更强的基座模子有后劲西席出接近OpenAI o1的模子。
PRIME关节先容恒久以来，开源社区严重依赖数据驱动的效法学习来增强模子推理才智，但这种关节的局限也不言而谕——更强的推理才智需要更高质料的数据，但高质料数据老是稀缺，使得效法和蒸馏难以抓续。
天然OpenAI o1和o3的告捷解析了强化学习有着更高的上限，但强化学习有着两个重要挑战：（1）如何赢得精确且可推广的密集奖励；（2）如何绸缪不错充分运用这些奖励的强化学习算法。
这本书就是《虞夏书》听过这本书的人绝对不多。但是从汉代开始就有人来研究这本书了。其中就有许多著名学者，例如：汉代马融、郑玄，唐代孔颖达，清代段玉裁、王引之、孙星衍，近代王国维、当代于省吾、陈梦家、刘起釪等。王国维曾经说过这本书最多能够读懂三分之一。
PRIME算法从隐式过程奖励（implicit process reward）的念念想开赴科罚这两个问题。隐式过程奖励模子不错仅在输出奖励模子（outcome reward model, ORM）的数据，即谜底的最终对错上进行西席，而隐式地建模过程奖励，最终自动西席出一个过程奖励模子，这统统这个词过程都有严格的表面保证。
详备推导见：https://huggingface.co/papers/2412.01981
基于隐式过程奖励模子的这种性质，讨论东说念主员指出将其应用于强化学习有三大上风：
过程奖励：隐式过程奖励模子或者为每个 token 提供价值揣测，在提供过程奖励的同期无需西席极端的价值模子（value model）可推广性：隐式过程奖励模子只需戒指标签即可在线更新。是以，咱们不错运筹帷幄计策模子采样与戒指考证器来平直更新PRM，灵验缓解漫衍偏移与可推广性问题。神圣性：隐式过程奖励模子实质上即是一种话语模子。在践诺中，讨论东说念主员发现不错平直用运行的计策模子运行化PRM。隐式过程奖励科罚了PRM在大模子强化学习中若何用，若何训，若何推广的三大问题，以致不需要西席极端的奖励模子就不错脱手强化学习，易用性和可推广性极佳。
具体的PRIME算法经由如下图所示，它是一种在线强化学习算法，或者将每个token的过程奖励无缝应用于强化学习经由中。
实验戒指
讨论东说念主员详备比较了PRIME算法和基线关节。
比拟于仅用戒指监督，PRIME有着2.5倍的采样成果栽种，不才游任务上也有着显耀栽种。
讨论东说念主员还考证了PRM在线更新的进击性，不错看到，在线的PRM更新要显耀优于固定不更新的PRM，这也解析了PRIME算法绸缪和合感性。
此外，讨论东说念主员还极端荟萃数据，基于Qwen2.5-Math-Instruct西席了SOTA水平的EurusPRM，或者在Best-of-N采样中达到开源最初水平。
Showcase演示
Question （AIME 2024试题，Claude-3.5-Sonnet作念错）
Answer
Question
Which number is larger? 9.11 or 9.9?
Answer
强化学习是谄媚已有智能体（大模子）和推行天下（天下模子，具身智能）的桥梁，以及将天下反应内化为模子智能的旅途，将不才一代东说念主工智能的发展中起到进击作用。PRIME 算法编削性地将隐式过程奖励与强化学习运筹帷幄，科罚了大模子强化学习的奖励稀罕问题，有望鼓舞大模子复杂推理才智的进一步栽种。
blog连气儿：https://curvy-check-498.notion.site/Process-Reinforcement-through-Implicit-Rewards-15f4fcb9c42180f1b498cc9b2eaf896fGitHub连气儿：https://github.com/PRIME-RL/PRIME
— 完 —
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