西北大学与谷歌联合推出新框架：结合贝叶斯自适应强化学习与大型语言模型，全面提升数学推理能力及反思机制

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近期，西北大学与谷歌DeepMind团队合作提出了一种全新的框架——贝叶斯自适应强化学习（BARL），首次深入解析了大型语言模型（LLM）在推理过程中的反思行为。这一研究不仅回答了“为什么、如何以及何时需要反思”的问题，还为数学推理能力的全面提升提供了新的解决方案。

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研究人员通过对比传统强化学习（RL）和BARL的效果发现，在完成特定任务时，例如“要求模型在三步内输出三个连续相同字符”，传统RL方法往往固守单一策略，而BARL则能够灵活排除无效假设并切换新策略。此外，在数学推理任务中，BARL展现出更高的准确率和更低的token消耗量。

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值得注意的是，反思次数并非决定性能的唯一关键因素。一些基础模型尽管频繁进行自我反思，但并未带来实质性的信息增益。相比之下，BARL的反思行为更加高效且有针对性，显著提升了每一步决策的价值。

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BARL的核心思想在于将LLM的反思性探索转化为贝叶斯自适应强化学习问题。通过引入对环境不确定性的建模，模型能够在推理过程中动态调整策略，同时考虑奖励最大化和信息获取之间的平衡。这种方法突破了传统马尔可夫假设的局限，使得模型在测试阶段也能主动探索未知情境。

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为了验证BARL的有效性，研究团队设计了一个合成任务：要求模型在三步内生成三个连续相同的字符（0/1/2）。实验结果显示，使用传统RL训练的模型在面对新字符时几乎完全失效，而BARL代理则表现出更强的适应能力，能够及时调整策略以应对未知情况。

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在数学推理领域，BARL同样表现优异。相比其他方法，它不仅提高了准确率，还大幅减少了生成的长度。研究表明，BARL的每一步决策都具有明确的目标导向性，避免了无意义的冗长输出。这种高效的反思机制使其在处理复杂任务时更具优势。

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最后，研究团队已公开了训练代码和论文，供更多学者参考和进一步研究。第一作者张申傲是美国西北大学的一名博士生，专注于大语言模型与强化学习领域的研究，致力于构建能够主动获取信息并自我提升的智能系统。

本文来源： 量子位【阅读原文】