OpenR – 伦敦大学联合多所高校推出提升大模型推理能力的框架

OpenR是一个由伦敦大学学院（UCL）、上海交通大学、利物浦大学、香港科技大学（广州）和西湖大学共同开发的开源训练框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在复杂推理方面的能力。它将过程奖励模型（PRM）训练、强化学习和多种搜索策略巧妙整合，超越了传统自回归模型的方法。

OpenR是什么

OpenR是一个创新的开源框架，旨在提升大型语言模型（LLM）的推理能力。该框架结合了搜索、强化学习和过程监督的技术，极大地改善了模型在推理过程中的表现。受OpenAI o1模型的启发，OpenR通过整合强化学习来显著增强模型的推理能力。它是第一个提供集成技术开源实现的平台，支持LLM在有效的数据获取、训练和推理路径上实现复杂的推理能力。OpenR具备在线强化学习训练的功能，并支持多种搜索策略，遵循测试时扩展法则，使模型能够在测试时生成或搜索以提供更精细的输出。此外，OpenR还提供了一条自动化的数据管道，从结果标签中提取推理步骤，降低人工标注的工作量，同时确保有价值的推理信息的收集。

OpenR的主要功能

• 集成训练与推理：将数据获取、强化学习训练（包括在线和离线）及非自回归解码整合在一个统一的平台上。
• 过程奖励模型（PRM）：在训练阶段利用策略优化技术改进LLM策略，并在解码阶段引导LLM的搜索过程。
• 强化学习环境：将数学问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），通过强化学习方法优化模型策略。
• 多策略搜索与解码：支持多种搜索算法，如Beam Search和Best-of-N，结合PRM进行的引导搜索和评分。
• 数据增强与自动化标注：通过自动化生成合成样本，减少对人工标注的依赖，提高数据收集效率。

OpenR的技术原理

• 过程奖励模型（PRM）：PRM用于评估解决方案步骤的准确性，通过监督学习训练，将正确与错误的判定作为分类标签，预测每一步的后续标记。
• 策略迭代：在训练过程中，PRM通过策略优化技术如策略迭代改进LLM策略，在解码阶段引导LLM的搜索过程，推动推理朝向更有效的结果发展。
• 马尔可夫决策过程（MDP）：将数学问题转化为MDP，由状态、动作和奖励组成，模型通过生成推理步骤作为动作，根据当前状态和动作决定下一个状态。
• 强化学习：通过近端策略优化（PPO）和群体相对策略优化（GRPO）等算法进行在线强化学习训练，优化模型生成的语言输出。
• 搜索算法：在解码阶段，使用PRM评估每个解决步骤的准确性，结合语言模型进行引导搜索和多次生成的评分或投票。

OpenR的项目地址

• 项目官网：openreasoner.github.io
• GitHub仓库：https://github.com/openreasoner/openr
• 技术论文：https://github.com/openreasoner/openr/blob/main/reports/OpenR-Wang.pdf

OpenR的应用场景

• 数学问题求解：OpenR能够解决数学问题，通过生成和评估推理步骤，找到正确的解答路径。
• 代码生成与调试：在软件开发过程中，OpenR可帮助生成代码片段，或在调试阶段寻找和修正代码中的错误。
• 自然语言处理（NLP）任务：OpenR适用于机器阅读理解、问答系统、文本摘要等需要深入理解文本和逻辑推理的NLP任务。
• 教育辅助：在教育领域，OpenR可作为辅助工具，帮助学生理解复杂的概念和解题步骤，提供个性化的学习路径。
• 自动化客户服务：在客户服务领域，OpenR能够基于推理用户的问题和需求，提供准确的答案和解决方案。