OpenAI出手解决GPT-4数学推理：做对一步立刻奖励，论文数据集全开

OpenAI 一个简单的动作，让大模型数学能力直接达到 SOTA。

而且直接开源论文数据集，包含 80 万个人类反馈标签！

这就是 OpenAI 的最新研究。基于 GPT-4，他们微调了几个模型，分别采用不同的监督方法。

一种是传统的结果监督，只对最终正确答案进行奖励。

另一种则是过程监督，区别在于奖励增加，对每一个正确的推理步骤进行奖励。

结果这一点改变，让采用过程监督的模型 Process Reward Model，可以解决 MATH 测试集代表子集中 78% 的问题，达到 SOTA。

英伟达 AI 科学家 Jim Fan 大胆预测说，下一步 OpenAI 大概会用这种方法微调 GPT-4。

OpenAI 表示:

我们认为探索过程监督在数学之外领域的表现非常重要。如果这些结果具有普遍性，那意味着过程监督将成为比结果监督更有效的方法。

奖励增多、效果变好

话不多说，先看 OpenAI 给出的具体例子。

比如这样一道三角函数的题:

用过程监督的模型来算，效果会是这样的:

OpenAI 表示，这道题对于大模型来说还是比较有挑战性的，GPT-4 也不太能搞定。而使用过程奖励是可以算出正确答案的。

这也是目前大语言模型比较饱受诟病的问题，容易产生逻辑错误，也被称为“幻觉”。

表现最明显的领域就是数学。

即便是先进如 GPT-4，这类问题也难以避免。

而降低幻觉的出现，又被视为走向 AGI 的关键一步。

此前为检测幻觉所使用的是结果监督，基于最终结果提供反馈，仅仅奖励最终正确的答案。

但效果显然还不太行，所以 OpenAI 想了个新招，把这种奖励增加会怎么样？

于是他们提出了过程监督方法，针对思维链中的每个步骤提供反馈，奖励每个正确的推理步骤。

结果表明，用 MATH 数据集进行测试后:

过程监督模型能够解决 MATH 测试集代表子集的 78% 的问题。效果优于结果监督。

而且随着每个问题考虑的解决方案的数量增加，性能差距也逐渐增大，也说明了过程监督的奖励模型更加可靠。

在测试中，过程监督有一个明显的优势:

可以准确指出解决问题的步骤中哪些是正确的，并且给出错误步骤的具体位置。

而这点在结果监督中，是具有挑战性的。

因此，在过程监督中，信用分配更加容易。

而且在对齐方面，过程监督也优于结果监督。

因为过程监督会直接奖励模型，按照对齐的思维链进行操作，每个步骤都会更精确。

产生的结果可解释性也更高，因为它鼓励模型遵循经过人类批准的过程。

相比之下，基于结果的监督可能会出现奖励不对齐的过程，而且通常更难进行审查。

此外，大模型还经常遇到一个问题叫做对齐税。也就是想让模型输出更安全，那性能就会有所下降。

而过程奖励，在数学领域能让这个对齐税，变成负的，即模型安全性和性能都保障。

总之，过程奖励这个小窍门，一次性解决了大模型数学推理方面的多个问题。

在实验结果方面，OpenAI 还给出了多个实例。

比如有一些情况，GPT-4 会出错，但是基于过程奖励的 PRM 能揪出问题。

最近有 30 名学生参加了一次考试。如果有 20 名学生考了 80 分，8 名学生考了 90 分，2 名学生得分为 100 分，那么这次考试的班级平均分是多少？

下面是模型的作答结果:

前面的作答没有问题，但是在第 7 步中，GPT-4 试图对表达式进行简化，出现了错误。

而奖励模型却察觉到了这个错误。

当然也有都不成功的例子，比如下面这道题 GPT-4 和 PRM 都被迷惑了:

来看一下模型的回答:

在第 4 步中，GPT-4 错误地认为该序列每 12 项循环一次，而事实上是每 10 项循环一次。

而这种计数错误也迷惑到了奖励模型。

此外，OpenAI 共给出了 10 个问题和解决方案。

可以看出，基于过程监督的奖励模型在一些问题上也会被迷惑住，但是在整体上明显表现得更好。

网友:再也不用做数学证明题了

很快，OpenAI 的最新工作在各个平台上都引发了热烈讨论。

有人评价:

如果这个方法在非数学领域也能奏效，我们现在或许正处于游戏规则即将改变的时刻。

还有人说，这项工作如果用在互动、教育方面，会非常令人兴奋，尤其是数学领域。

这不，有人就说，看来以后不用再做数学家庭作业和证明题了。

用一张图来总结，大概就是酱婶儿的:

也有人提出了自己的担心:这种密集的奖励信号是否会导致模型更容易陷入局部最小值。

但是如果能够足够随机化、全局搜索，或许模型的鲁棒性更高。

值得一提的是，这种 step by step 的方法，不止一次在提升大模型性能上奏效。

之前，东京大学和谷歌的研究人员发现，只要在对话中加一句“Let’s think step by step”，GPT-3 就能回答出以前不会的问题。

比如提问:

16 个球中有一半是高尔夫球，这些高尔夫球中有一半是蓝色的，一共有几个蓝色的高尔夫球？

如果要求 GPT-3 直接写出“答案是几”，它会给出错误答案:8。

但加上让我们一步一步地思考这句“咒语”后，GPT-3 就会先输出思考的步骤，最后给出正确答案:4！

而与之相呼应的是，这回 OpenAI 最新研究的论文题目就叫做《Let’s Verify Step by Step》。

论文地址:

数据集:

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