大型语言模型中的强化推理研究进展与大型推理模型的构建路径

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2025-01-21 22:51:14

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25年1月来自清华大学、香港科技大学广州分校和 Emory U 的论文“Towards Large Reasoning Models: A Survey of Reinforced Reasoning with Large Language Models”。语言长期以来被认为是人类推理的重要工具。大语言模型 (LLM) 的突破引发人们对利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越简单的自回归 token 生成，引入了“思维”的概念——一系列表示推理过程中间步骤的tokens。这种创新范式使

语言长期以来被认为是人类推理的基本工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了大量研究兴趣，推动了利用这些模型解决复杂推理任务的探索。

大型推理模型的研究正处于快速发展阶段，通过引入思维链概念、应用强化学习技术以及优化测试时推理等方法，模型的推理能力得到了显著提升。OpenAI o1系列的成功标志着这一领域的重要突破，而多个开源项目的进展也为未来研究提供了valuable的参考。未来的研究重点将集中在后训练阶段的缩放规律、高质量数据生成以及慢思维机制等方面，这些方向的突破将进一步推动大型推理模型的发展。本研究不仅梳理了当前大型推理模型研究的主要进展，也为未来研究提供了清晰的方向指引。

大型语言模型的最新进展已经展示了它们在各个领域的卓越泛化性。然而，他们的推理能力仍有很大的提高空间，特别是在面对需要多步骤推理的场景时。虽然大型语言模型拥有广泛的知识，但它们的推理往往不能有效地利用这些知识来建立连贯的思维范式。这些模型有时表现出幻觉，因为它们的推理过程不受逻辑原则的约束。为了提高大型语言模型的零枪思维链推理能力，我们提出了LoT (Logical Thoughts)，这是一个自我完善的提示框架，利用植根于符号逻辑的原则，特别是还原法，系统地验证和逐步纠正推理过程。

语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成高质量的推理轨迹，为LLM提供了大量额外的训练数据，从而显著扩展了其推理能力。

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