Maohao Shen 使用强化学习教导 LLM 自我反思 - #726

这篇文章总结了一个播客节目，讨论了一篇名为“Satori”的研究论文。该论文由 Maohao Shen 撰写，探讨了使用强化学习来提高大型语言模型 (LLM) 的推理能力。核心概念涉及一种 Chain-of-Action-Thought (COAT) 方法，该方法使用特殊标记来引导模型完成推理步骤，例如继续、反思和探索。文章重点介绍了 Satori 的两阶段训练过程：格式调整和强化学习。它还提到了“重启和探索”等用于自我修正和泛化的技术，并涉及了性能比较、奖励设计和研究观察。重点是强化学习如何使 LLM 能够自我改进并解决复杂的推理任务。

• •Satori 使用强化学习来增强 LLM 的推理能力。
• •Chain-of-Action-Thought (COAT) 方法使用特殊标记来引导推理。
• •训练过程包括格式调整和强化学习。