7B的DeepSeek蒸餾Qwen數(shù)學(xué)超o1！在測試時(shí)間強(qiáng)化學(xué)習(xí)，MIT積分題大賽考93分

2025-03-10 01:00:00

LADDER利用模型現(xiàn)有能力來生成問題變體，形成循序漸進(jìn)的難度梯度，最終實(shí)現(xiàn)自舉學(xué)習(xí)。整個(gè)過程只需對(duì)答案進(jìn)行驗(yàn)證即可，無需人工干預(yù)。

見識(shí)過32B的QwQ追平671的DeepSeek R1后——

剛剛，7B的DeepSeek蒸餾Qwen模型超越o1又是怎么一回事？

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新方法LADDER，通過遞歸問題分解實(shí)現(xiàn)AI模型的自我改進(jìn)，同時(shí)不需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)。

使Deepseek-R1蒸餾的Qwen2.5 7B模型在麻省理工學(xué)院積分大賽（MIT Integration Bee）上達(dá)到90分超越o1。

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注意，不是積分制的比賽哦，是只做微積分中積分題的比賽，MIT的數(shù)學(xué)高手每年都會(huì)挑戰(zhàn)一次，題目像這樣：

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LADDER論文來自小型獨(dú)立研究團(tuán)體Tufa Labs，論文已上傳到arXiv。

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在推理時(shí)間強(qiáng)化學(xué)習(xí)

LADDER，全稱Learning through Autonomous Difficulty-Driven Example Recursion，即”通過自主難度驅(qū)動(dòng)的樣本遞歸進(jìn)行學(xué)習(xí)”。

這個(gè)名字聽起來有點(diǎn)拗口，但核心其實(shí)很容易理解：就是讓語言模型（LLM）通過自我生成和求解漸進(jìn)簡化的問題變體，來不斷提升自己解決復(fù)雜問題的能力。

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具體來說，LADDER是一個(gè)結(jié)構(gòu)化框架，由以下組件組成：

變體生成：一種結(jié)構(gòu)化方法，用于生成復(fù)雜問題的逐漸簡化變體的樹，從而建立自然的難度梯度。
解的驗(yàn)證：一種用于驗(yàn)證積分解的數(shù)值積分方法。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：用于在變體樹上訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的協(xié)議。

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而LADDER這個(gè)名字，也意味著像是模型學(xué)會(huì)了”爬梯子”：通過自主生成一系列從易到難的問題變體，不斷練習(xí)和強(qiáng)化，最終爬到頂端。

以往的訓(xùn)練方法，總是離不開大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)。

相比之前的方法，LADDER有三大優(yōu)勢：

不再依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)獲取成本；模型通過生成問題變體構(gòu)建針對(duì)性的學(xué)習(xí)路徑，學(xué)習(xí)更高效；生成的問題變體與原始問題相關(guān)性高，避免陷入無關(guān)細(xì)節(jié)。

此外，作者還提出了一種創(chuàng)新的測試時(shí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法TTRL。在推理階段遇到復(fù)雜的數(shù)學(xué)積分測試問題時(shí)，TTRL會(huì)動(dòng)態(tài)生成一系列更簡單的積分變體，模型通過解決這些變體來積累經(jīng)驗(yàn)，找到解決原始難題的方法。

這種測試時(shí)計(jì)算擴(kuò)展的思路，為進(jìn)一步提升模型性能開辟了新的道路。不同于簡單增加輸出長度，TTRL能夠讓模型在推理時(shí)針對(duì)性地”刷題”，動(dòng)態(tài)擴(kuò)展能力邊界。

通過LADDER，一個(gè)原本只有1%準(zhǔn)確率的Llama 3.2 3B模型，在沒有任何人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，解題準(zhǔn)確率飆升至82%。

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