「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了

主要观点总结

文章介绍了微软提出的新研究，即强化预训练（RPT）范式，这是一种将强化学习应用于语言模型预训练的方法。RPT将传统的下一个token预测任务重构为推理任务，并提供了一种可扩展的方式利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法可以提高语言模型的建模准确性，并为后续的强化微调提供了强大的预训练基础。

关键观点总结

关键观点1: RPT范式的介绍

RPT是一种新的训练范式，将强化学习应用于语言模型的预训练阶段。它通过将传统的下一个token预测任务转化为推理任务，使模型能够在进行预测时获得可验证的奖励。

关键观点2: RPT范式的优点

RPT范式提供了可扩展的方式利用海量文本数据进行通用强化学习，无需依赖特定领域的标注答案。它提高了语言模型的建模准确性，并为后续的强化微调提供了强大的预训练基础。此外，RPT范式还能够帮助模型进行更深入的理解和泛化。

关键观点3: 实验设置和结果

实验使用OmniMATH数据集进行强化预训练，并展示了RPT范式的有效性。实验结果表明，RPT在提高语言模型的下一个token预测准确性方面优于基线方法，并且其性能随着训练计算的扩大而可靠地提高。

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