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大奖励模型可以有效逼近人类监督研究发现，大奖励模型可以有效逼近人类监督来训练小奖励模型，从而降低数据收集成本。这为大规模消融数据收集实验提供了可能性，并可用于评估不同监测方法的有效性。 ）激活学习提高了过程监控数据的效率研究发现，激活学习可以将过程监控数据的效率提高0.6倍，这意味着可以使用更少的数据来实现更好的模型性能。激活学习通过选择最有价值的模型输出进行手动标记来提高数据收集效率。 ）PRM8K数据集发布论文发布了PRM8K数据集，其中包含8个用于训练奖励模型的步骤级标记数据。



斯坦福&谷歌：Powering Reasoning with Reasoning）（Rationales）并将推 卡塔尔电话号码列表 理融入训练过程的能力以便模型能够学习推理。基本过程如下： 推理：初始数据集只有[问题，答案] 首先，使用几个带有推理过程的示例来提示模型针对数据集中的问题生成适当的推理过程和答案。过滤：如果生成的答案正确，则将推理过程添加到原始数据集中；如果生成的答案错误，则假设给出正确答案，尝试再次生成推理过程。



收集最终生成正确答案的基本原理，并创建微调数据集[问题、基本原理、答案]以进行微调。重复：重复这个过程，每次获得新的数据集时，都会从原始模型开始微调，以防止过拟合。 ）创新点迭代指导：不应该构建大规模的推理链数据集，而是引导LLM通过少量的例子生成自己的推理链，实现自我提升。合理化技术：引入合理化技术，通过提供正确答案作为提醒、克服进一步思考的培训限制以及从失败中学习的机会，帮助法学硕士生成新的推理链。 ） 提高推理能力的好处：可以有效提高LLM在数学推理、常识推理等复杂任务上的表现。