OpenAI “12 Days of OpenAI”系列直播第二天，Reinforcement Fine-Tuning (RFT) 技术重磅登场！RFT 彻底颠覆了我们对 AI 模型大小与性能的认知，让小模型也能在特定任务上超越大模型。这不仅仅是一次技术突破，更代表了一种新的研究范式，它将 AI 模型的开发与特定领域的研究紧密结合，使 AI 真正成为解决实际问题的强大工具。
RFT：从“高级中学”到“博士”的秘密武器
还在迷信“大力出奇迹”？OpenAI 在其“12 Days of OpenAI”系列直播第二天推出的 Reinforcement Fine-Tuning (RFT) 技术告诉你：小模型也能有大智慧！ RFT 彻底颠覆了传统的模型微调方法，它不再局限于简单的“模仿”，而是通过强化学习的机制，让 AI 模型真正学会“思考”，在特定领域内达到专家级水平。
RFT：开启 AI 模型定制新篇章
RFT 技术的出现，标志着 AI 模型定制领域进入了一个全新的时代。传统的微调只是“授人以鱼”，而 RFT 则是“授人以渔”，它赋予了 AI 模型更强大的学习和适应能力，使其能够更深入地理解任务的本质，并做出更准确、更合理的决策。
强化学习加持，让模型学会“思考”
RFT 的核心在于强化学习算法的应用。模型通过不断地执行任务并接收“评分”反馈来学习如何更好地完成任务。模型的目标是最大化这个评分，因此它会不断地调整自己的行为策略，以期获得更高的评分。这种学习方式让模型不再是被动地接受数据，而是主动地探索和学习，从而掌握更深层次的推理能力。正如 OpenAI 的研究员所说，RFT 能够将模型的智能水平从“高级中学”提升到“博士”级别！
“评分器”：RFT 的秘密武器
“评分器”就是这场考试的“考官”，负责对模型的输出进行评估，并给出一个介于 0 到 1 之间的分数。这个分数直接反映了模型输出的质量，也决定了模型在强化学习过程中的学习方向。评分器的设计是 RFT 的关键所在，它可以根据不同的任务需求进行定制。OpenAI 计划未来开放评分器的自定义功能，让用户可以根据自己的需求设计评分器，这将进一步提升 RFT 的灵活性和适用性。
小模型逆袭：01 mini 靠 RFT 干翻 01
OpenAI 的 RFT 技术证明了小模型也能通过精细的训练达到甚至超越大模型的性能。在 OpenAI 的演示中，他们利用 RFT 技术对 01 mini 模型进行了训练，使其在罕见病基因诊断任务上的性能超越了更大的 01 模型。
基因魔盒的钥匙：RFT 如何解锁罕见病的秘密？
伯克利实验室的计算生物学家 Justin Ree 博士与 OpenAI 合作，利用 RFT 技术训练了一个能够辅助诊断罕见病的 AI 模型。这个 AI 模型可以根据患者的症状，推测出可能导致这些症状的基因突变，从而帮助医生更快地做出诊断。
数据与评分：构建 RFT 模型的基石
Justin Ree 博士的团队收集了 1100 多个罕见病病例数据，并设计了一个巧妙的评分器，用于评估模型预测的基因与实际突变基因的匹配程度。如果模型预测的基因列表中第一个基因就是正确答案，则得 1 分；如果正确答案在列表中排名第二，则得 0.7 分，以此类推。
实测对比：见证 01 mini 的华丽蜕变
经过 RFT 训练后，01 mini 模型在罕见病基因诊断任务上的性能得到了显著提升。经过 RFT 训练的 01 mini 模型在 top@1 指标上达到了 31%，超过了 01 模型的 25%。
RFT：开启 AI 应用的无限可能
RFT 技术的突破不仅仅局限于罕见病诊断领域，它在更广泛的领域都展现出了巨大的应用潜力。
科学研究的“加速器”
RFT 可以应用于生物化学、材料科学、气候科学等多个领域，与各个领域的专业知识相结合，创建出更强大的 AI 工具，加速科学发现的进程。
行业变革的“催化剂”：从法律顾问到金融分析师
RFT 还可以应用于法律、金融、工程、保险等多个行业，例如：
• 法律领域: 训练 AI 法律顾问，帮助律师快速分析案件、检索相关法律条文、起草法律文书。 • 金融领域: 训练 AI 金融分析师，帮助投资者分析市场趋势、评估投资风险、制定投资策略。 • 工程领域: 训练 AI 工程师，帮助工程师设计桥梁、建筑、机械等。 • 保险领域: 训练 AI 保险精算师，帮助保险公司更准确地评估风险、制定保费、进行理赔。
OpenAI 已经与汤森路透合作，利用 RFT 技术开发了一个名为“CoCounsel”的 AI 法律助理工具。
超越技术：RFT，一种新的研究范式
RFT 的意义不仅仅在于它是一种强大的模型训练技术，更在于它代表了一种新的研究范式。它将 AI 模型的开发与特定领域的研究紧密结合起来，使 AI 模型真正成为解决实际问题的强大工具。
RFT 与 DPO：谁是模型优化的未来？
DPO (Direct Preference Optimization) 是一种基于人类反馈的强化学习方法。DPO 的优势在于更简单、计算效率更高，而且更节省数据。
而 RFT 也有其独特的优势：
1. 可复用的奖励模型: RFT 可以提供一个可复用的奖励模型。 2. 更复杂的奖励形式: RFT 可以处理更复杂的奖励形式。 3. 在线+策略优化: RFT 采用在线+策略优化的方式，一般能获得比离线+非策略的 DPO 更好的效果。
RFT 和 DPO 都是非常有前途的模型优化技术，它们各有优劣，适用于不同的应用场景。
RFT 的潜在风险与挑战：安全、隐私与可解释性
数据隐私：训练数据的“安全锁”
RFT 模型的训练需要大量的特定领域的数据，这些数据可能包含用户的隐私信息。OpenAI 需要采取有效的措施来保护用户的数据安全，例如：数据脱敏、差分隐私、联邦学习。
模型安全：防止“黑客”的攻击
RFT 模型的强大能力也可能被恶意利用。OpenAI 需要采取有效的措施来确保模型的安全性，例如：模型水印、对抗性训练、访问控制。
可解释性：打开 AI 的“黑匣子”
RFT 模型的决策过程往往是一个“黑箱”，难以理解和解释。OpenAI 需要开发新的方法来解释 RFT 模型的决策过程，例如：可视化技术、归因分析、规则提取。
抢先体验：加入 OpenAI 的 RFT Alpha 计划
OpenAI 已经启动了 RFT Alpha 计划，邀请一些机构和研究人员参与测试和开发 RFT 技术。该计划主要面向那些正在处理复杂任务、拥有专业知识和团队、并认为可以从 AI 辅助中受益的机构。
OpenAI 在其“12 Days of OpenAI”系列直播第二天推出的 RFT 技术是一项具有革命性意义的 AI 模型训练技术，它打破了人们对模型大小与性能之间关系的传统认知，让小模型也能在特定任务上超越大模型。RFT 不仅是一项技术突破，更是一种新的研究范式。RFT 的出现，将为 AI 技术的应用开辟新的篇章，并为各行各业带来前所未有的变革。
相关链接
12 Days of OpenAI: https://openai.com/12-days/
