导语
AI 前首席科学家Ilya Sutskever在NeurIPS 2024上指出，数据的增长已接近瓶颈，未来的AI发展将从拓展模型和数据规模转向推理和自我意识的探索。随着大语言模型（LLMs）在推理能力上的不断提升，如何使模型具备自我改进和推理验证的能力成为研究的热点。
旨在深入探讨大模型推理新范式背后的核心技术和基本原理，而大模型2.0读书会的第四期分享将由香港科技大学(广州)的吴杰民带领大家集中探讨LLMs如何通过自我验证和迭代优化来提升推理能力，并结合近期前沿研究，分析推理验证的技术细节及其在缓解模型幻觉，提高推理表现上的效果。此外，还将简要讨论如何通过强化学习和过程奖励模型优化推理过程，提供一些理解前沿模型o1，o3可能的思路。
分享内容简介
本次分享将围绕大语言模型（LLMs）的自我改进与推理验证展开，首先从微软最新发布的Phi-4预训练模型出发，了解高质量标注数据短缺的情况下使用大语言模型辅助生成和改进训练数据的细节，其次深入关注模型在推理时的自我验证技术，这包括根据模型内部状态解码，使用模型输出一致性检查以及使用外部验证工具验证的方式提高模型推理能力并缓解幻觉。然后我们将简要讨论如何将强化学习方法引入到推理过程中以应对复杂问题。最后就一些前沿开放问题一起探讨。
分享内容大纲
训练时：LLM生成数据
微软Phi-4
自生成数据
自改进数据
推理时：LLM自我验证
内部状态解码缓解幻觉
模型输出一致性检查
外部数据RAG验证
内部验证与外部验证对比
强化学习优化难题推理
强化学习基础概念
蒙特卡洛树搜索和过程奖励模型
ReST-MCTS∗方法简介
前沿研究进展和讨论
自我改进消除推理错误的能力上界在哪？
数据不足时，如何保证推理的可靠性？
自我改进是否会带来新的安全风险？
主讲人介绍
吴杰民，香港科技大学（广州）博士生，曾任加州大学戴维斯分校研发工程师。
研究兴趣为概率图模型，神经信号处理，强化学习与控制系统，大语言模型推理优化。
主要涉及到的参考文献
Tao Z, Lin T E, Chen X, et al. A survey on self-evolution of large language models[J]. arXiv preprint arXiv:2404.14387, 2024.
Zelikman E, Wu Y, Mu J, et al. Star: Bootstrapping reasoning with reasoning[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, 35: 15476-15488.
Madaan A, Tandon N, Gupta P, et al. Self-refine: Iterative refinement with self-feedback[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2024, 36.
Lightman H, Kosaraju V, Burda Y, et al. Let's verify step by step[J]. arXiv preprint arXiv:2305.20050, 2023.
Zheng R, Dou S, Gao S, et al. Secrets of rlhf in large language models part i: Ppo[J]. arXiv preprint arXiv:2307.04964, 2023.
Wang B, Zheng R, Chen L, et al. Secrets of rlhf in large language models part ii: Reward modeling[J]. arXiv preprint arXiv:2401.06080, 2024.
Yuan W, Pang R Y, Cho K, et al. Self-rewarding language models[J]. arXiv preprint arXiv:2401.10020, 2024.
Lu J, Zhong W, Huang W, et al. Self: Language-driven self-evolution for large language model[J]. arXiv preprint arXiv:2310.00533, 2023.
Zhao Z, Lee W S, Hsu D. Large language models as commonsense knowledge for large-scale task planning[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2024, 36.
Stechly K, Valmeekam K, Kambhampati S. On the self-verification limitations of large language models on reasoning and planning tasks[J]. arXiv preprint arXiv:2402.08115, 2024.
Tian Y, Peng B, Song L, et al. Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing[J]. arXiv preprint arXiv:2404.12253, 2024.
Zhang D, Huang X, Zhou D, et al. Accessing gpt-4 level mathematical olympiad solutions via monte carlo tree self-refine with llama-3 8b[J]. arXiv preprint arXiv:2406.07394, 2024.
Zhang D, Zhoubian S, Hu Z, et al. Rest-mcts*: Llm self-training via process reward guided tree search[J]. arXiv preprint arXiv:2406.03816, 2024.
Snell C, Lee J, Xu K, et al. Scaling llm test-time compute optimally can be more effective than scaling model parameters[J]. arXiv preprint arXiv:2408.03314, 2024.
Qi Z, Ma M, Xu J, et al. Mutual reasoning makes smaller llms stronger problem-solvers[J]. arXiv preprint arXiv:2408.06195, 2024.
Kumar A, Zhuang V, Agarwal R, et al. Training language models to self-correct via reinforcement learning[J]. arXiv preprint arXiv:2409.12917, 2024.
Setlur A, Nagpal C, Fisch A, et al. Rewarding progress: Scaling automated process verifiers for llm reasoning[J]. arXiv preprint arXiv:2410.08146, 2024.
Zhang D, Wu J, Lei J, et al. Llama-berry: Pairwise optimization for o1-like olympiad-level mathematical reasoning[J]. arXiv preprint arXiv:2410.02884, 2024.
LLM Reasonable 知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/column/c_1852087980463886337
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分享时间：
2024年12月28日（本周六）晚上19:00-21:00
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大模型2.0读书会启动
o1模型代表大语言模型融合学习与推理的新范式。集智俱乐部联合北京师范大学系统科学学院教授张江、Google DeepMind研究科学家冯熙栋、阿里巴巴强化学习研究员王维埙和中科院信工所张杰共同发起，本次读书会将关注大模型推理范式的演进、基于搜索与蒙特卡洛树的推理优化、基于强化学习的大模型优化、思维链方法与内化机制、自我改进与推理验证。希望通过读书会探索o1具体实现的技术路径，帮助我们更好的理解机器推理和人工智能的本质。
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