Day 2：强化微调（RFT）炸场！只需几十条数据就能让o1-mini吊打o1，OpenAI 又双叒叕搞事了！

OpenAI 在 Day 1 推出 o1 满血版后，Day 2 又亮出杀手锏：“强化微调”（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）。

这项全新的模型定制技术，不仅让 o1-mini 在特定领域实现了 80% 的性能提升，甚至吊打了大哥 o1。

而实现这一切，只需要几十条高质量数据。

强化微调是什么？

强化微调（RFT）是一种全新的 AI 模型定制技术，它不同于传统的“大数据微调”，而是通过少量样本和反馈机制实现精准优化。

看似高深，其实 RFT 的核心非常简单： 它不是普通的微调，更不是传统的监督学习微调，而是 OpenAI 用于内部开发的核心技术。

简单来说， 现在可以用这套强化微调技术，打造属于自己的 GPT-4 专属版本！

o1-mini 的逆袭

OpenAI 在直播中用 RFT 给 o1-mini 做了一轮简单微调，结果直接让这个“小模型”在某些专业任务上超过了 o1！

逆袭的关键是什么？

聚焦任务： o1-mini 通过 RFT 专注于解决特定任务，而不是像 o1 那样广泛适配所有场景。
强化反馈： 通过高质量的参考答案，模型学会优化自己的推理方式，提高特定场景下的表现。
高效的数据使用： 传统微调需要成千上万条数据，而 RFT 只需几十到几百条高质量样本即可完成优化。

强化微调的工作原理

RFT 的核心是通过任务导向的强化反馈机制，让模型快速适配特定任务。

1. 任务与参考答案
开发者提供任务样本和标准答案，例如法律文件分析或医学报告解读。

2. 模型尝试任务
模型基于已有知识尝试完成任务，输出初步答案。

3. 强化反馈机制
开发者为模型的回答打分：
正确回答： 给予“奖励”，增强相关逻辑链条。
错误回答： 优化推理方式，纠正错误路径。

4. 循环优化
多轮反馈后，模型在该任务上的表现接近专家水平。

强化微调的适用场景

RFT 的适用领域非常广泛，尤其是在以下场景：

对于科研领域的研究者而言，RFT 更是一个改变游戏规则的工具。

通过结合自身数据和 o1 的推理能力，研究者可以在自己的领域开发出性能卓越的模型。

如何开始使用RFT？

目前，OpenAI 已向部分用户开放 RFT API 测试，并计划在 2025 年初全面推广。

用户可以通过以下方式体验：

1. 提交任务样本和标准答案；
2. 通过 API 进行多轮优化和反馈；
3. 测试和部署最终定制的模型。

小模型的春天来了

强化微调的推出，不仅是技术层面的突破，更是对 AI 模型训练逻辑的革新。

模型不再依赖“大数据”堆叠，而是靠少量高质量数据精准进化。

对于开发者和企业来说，这意味着定制化 AI 的门槛被大幅降低，让“小模型，大智慧”成为可能。

RFT 让 AI 不再是通用工具，而成为领域专家的得力助手。

虽然目前 RFT 更适合专业团队，但这项技术正在拉近 AI 与我们每个人的距离。

未来的 AI 将不再千篇一律，而是为每个用户量身定制，解决独特需求。

这样的 AI，会是你期待的未来吗？

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