大型語言模型（LLM）具有明顯的高級自然語言處理（NLP），在文本生成，翻譯和摘要任務方面表現出色。但是，他們參與邏輯推理的能力仍然是一個挑戰。傳統的LLM旨在預測下一個單詞，依靠統計模式識別而不是結構化推理。這限制了他們解決複雜問題並自主適應新場景的能力。
為了克服這些局限性，研究人員將加強學習（RL）與經營鏈（COT）提示綜合起來，從而使LLMS能夠發展高級推理能力。這一突破導致了諸如DeepSeek R1之類的模型的出現，這表明了出色的邏輯推理能力。通過將強化學習的自適應學習過程與COT結構化問題解決方法相結合，LLM正在發展為自主推理的代理，能夠以更高的效率，準確性和適應性來應對複雜的挑戰。
在LLM中需要自主推理的需求
傳統LLM的局限性
儘管具有令人印象深刻的功能，但LLM在推理和解決問題方面仍具有固有的局限性。它們基於統計概率而不是邏輯推導產生響應，從而產生可能缺乏深度和推理的表面級答案。與人類可以系統地將問題解構為較小，易於管理的部分不同，LLM在結構化問題解決方案中掙扎。他們通常無法保持邏輯一致性，從而導致幻覺或矛盾的回應。此外，LLM與人類的自我反射過程不同，LLMS單個步驟生成文本，沒有內部機制來驗證或完善其輸出。這些限制使它們在需要深層推理的任務中不可靠。
為什麼促進鍊鍊（COT）促使跌落不足
COT提示的引入提高了LLMS通過在獲得最終答案之前明確生成中間步驟來處理多步推理的能力。這種結構化方法的靈感來自人類解決問題的技術。儘管具有有效性，但COT推理從根本上依賴於人力製作的提示，這意味著模型並不能自然地獨立發展推理技能。此外，COT的有效性與特定於任務的提示相關聯，需要進行廣泛的工程工作來設計不同問題的提示。此外，由於LLMS並未自主識別何時應用COT，因此其推理能力仍被限制在預定義的指令上。這種缺乏自給自足的人凸顯了需要更自主推理框架的需求。
在推理中需要加強學習
加強學習（RL）為人類設計的COT提示的局限性提供了一種令人信服的解決方案，使LLM可以動態發展推理技能，而不是依靠靜態人類輸入。與傳統的方法不同，模型從大量預先存在的數據中學習，RL使模型能夠通過迭代學習來完善其解決問題的過程。通過採用基於獎勵的反饋機制，RL可以幫助LLMS構建內部推理框架，提高其跨越不同任務的能力。這允許更具適應性，可擴展性和自我改善的模型，能夠處理複雜的推理而無需手動微調。此外，RL啟用自我糾正，允許模型減少其產出中的幻覺和矛盾，從而使其對實際應用更可靠。
強化學習如何增強LLM中的推理
強化學習如何在LLMS中起作用
強化學習是一種機器學習範式，其中代理（在這種情況下為LLM）與環境（例如，一個複雜的問題）相互作用，以最大程度地提高累積獎勵。與有監督的學習（在標籤數據集上培訓模型的情況下，RL都可以通過反複試驗學習，可以根據反饋不斷地完善其響應。當LLM收到初始問題提示時，RL過程開始，該提示是其起始狀態。然後，該模型生成了一個推理步驟，該步驟充當環境中採取的動作。獎勵功能評估了這一行動，為邏輯，準確的響應和懲罰錯誤或不連貫提供了積極的加強。隨著時間的流逝，該模型學會優化其推理策略，調整其內部政策以最大程度地提高獎勵。隨著模型在此過程中的迭代，它逐漸改善其結構化思維，從而導致更連貫和可靠的輸出。
DeepSeek R1：通過RL和思想鏈來推進邏輯推理
DeepSeek R1是將RL與COT推理結合的一個典型例子，可以增強LLM中的邏輯問題解決。儘管其他模型在很大程度上取決於人類設計的提示，但這種組合使DeepSeek R1能夠動態地完善其推理策略。結果，該模型可以自主確定將復雜問題分解為較小步驟並產生結構化的連貫響應的最有效方法。
DeepSeek R1的關鍵創新是其使用 小組相對政策優化（GRPO）。該技術使該模型能夠不斷地將新響應與以前的嘗試進行比較，並加強顯示出改進的響應。與為絕對正確性進行優化的傳統RL方法不同，GRPO專注於相對進步，從而使模型可以隨著時間的推移而迭代地完善其方法。此過程使DeepSeek R1能夠從成功和失敗中學習，而不是依靠明確的人類干預措施 逐漸提高了廣泛的問題域的推理效率。
DeepSeek R1成功的另一個關鍵因素是它自我校正和優化其邏輯序列的能力。通過識別其推理鏈中的不一致，該模型可以在其反應中識別薄弱的區域並相應地完善它們。這種迭代過程通過最大程度地減少幻覺和邏輯上的矛盾來提高準確性和可靠性。
LLMS中強化學習的挑戰
儘管RL表現出巨大的希望，可以使LLM自動推理，但並非沒有挑戰。將RL應用於LLM的最大挑戰之一是定義實際的獎勵功能。如果獎勵系統優先於邏輯正確性，則該模型可能會產生聽起來合理但缺乏真正推理的響應。此外，RL必須平衡探索和剝削 – 為特定獎勵最大化策略進行優化的過度擬合模型可能變得僵化，從而限制了其在不同問題上推廣推理的能力。
另一個重要的問題是用RL和COT推理完善LLM的計算成本。 RL培訓需要大量資源，使大規模實施變得昂貴且複雜。儘管面臨這些挑戰，但RL仍然是增強LLM推理並推動正在進行的研究和創新的有前途的方法。
未來的方向：自我提高AI
AI推理的下一個階段在於持續學習和自我完善。研究人員正在探索元學習技術，使LLM能夠隨著時間的流逝而完善其推理。一種有前途的方法是自我扮演強化學習，模型挑戰和批評他們的反應，進一步增強了他們的自主推理能力。
此外，將RL與基於知識的推理結合的混合模型可以通過將結構化知識整合到學習過程中來提高邏輯連貫性和事實準確性。但是，隨著RL驅動的AI系統不斷發展，解決道德考慮因素（例如確保公平，透明度和偏見的緩解）對於建立值得信賴和負責任的AI推理模型至關重要。
底線
結合加強學習和解決問題鏈的解決問題是將LLMS轉化為自主推理劑的重要一步。通過使LLMS進行批判性思維而不是單純的模式識別，RL和COT促進了從靜態，迅速依賴的響應轉向動態，反饋驅動的學習。
LLMS的未來在於模型可以通過複雜的問題進行推理並適應新方案，而不是簡單地生成文本序列。隨著RL技術的推進，我們更靠近能夠在各種領域的獨立，邏輯推理的AI系統，包括醫療保健，科學研究，法律分析和復雜的決策。
