强化大型语言模型复杂指令推理能力的新方法

摘要

现有大型语言模型(LLM)在执行包含并行、链式和分支结构的复杂指令时面临挑战。研究发现传统思维链(CoT)方法因简单复述指令的浅层推理模式反而会降低性能。为此提出 RAIF 方法：1）基于现有分类法分解复杂指令并建立可复现数据采集方法；2）采用带可验证规则奖励信号的强化学习培养指令跟随推理能力，通过样本对比增强 CoT 效果，结合专家行为克隆实现从快速思维到熟练推理的稳定分布迁移。在 7 个基准测试中，1.5B 参数 LLM 实现 11.74%性能提升，达到 8B 模型水平。

方法架构

1. 指令分解

2. 基于类型和维度层次结构解析约束条件关系

3. 建立可扩展的复杂指令分类体系

4. 强化学习框架

5. 设计可验证的规则中心奖励信号(RLVR)

6. 采用样本级对比学习优化 CoT 生成

7. 通过专家行为克隆实现渐进式模型迭代

8. 计算扩展

9. 测试时动态调整计算资源分配

10. 实现推理深度与任务复杂度的自适应匹配

实验结果

技术贡献

• 首个系统解决复杂指令层级关系的可扩展方案

• 验证奖励信号与行为克隆的协同优化机制

• 开源代码及数据集（链接经脱敏处理）更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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