迭代强化微调：提升大型语言模型工具使用能力的新策略

通过模拟现实世界合成工具使用数据的方法来训练语言模型，虽然这种方法有效，但存在合成数据量增加导致训练增益下降的问题。这一现象源于数据多样性不足，导致模型难以从大量合成数据中获得好处，进而影响在复杂场景中的性能。此外，研究表明模型输出与真实响应间存在细微差异（缺陷），这些缺陷通常需要在特定上下文中进行复杂的推理来识别和解决。为解决这些挑战，iTool提出了迭代强化微调策略，该策略采用蒙特卡洛树搜索来探索并增强合成数据的多样性，并通过迭代识别缺陷相关的数据来构建细粒度偏好对，精确定位缺陷，并应用偏好优化来优化这些缺陷。实验结果证明，使用iTool方法训练的模型在性能上比同等规模的模型高出约3%，并且优于规模更大的开源和闭源模型。 从这个研究中，我们可以提取以下知识点： 1. 大型语言模型（LLMs）的性能提升方法：研究指出，增强LLMs的外部工具使用能力是一种有前途的方法，可以显著提升其在现实场景中处理复杂任务的能力。 2. 现实世界模拟合成工具使用数据：这是一种通过模拟现实场景中的工具使用来训练LLMs的有效方法。不过，随着合成数据量的增加，训练效果可能会受到限制，模型难以从更多数据中受益。 3. 数据多样性的重要性：合成数据需要足够的多样性才能有效训练模型。数据多样性不足会导致模型在处理复杂任务时性能下降。 4. 缺陷问题：在模型输出中经常存在与真实响应的细微差异，这些问题称为缺陷，通常需要复杂推理来解决。 5. 迭代强化微调策略：为缓解上述挑战，iTool提出了使用迭代强化微调策略。这种策略分为两个主要步骤：首先，使用蒙特卡洛树搜索增强合成数据的多样性；其次，通过迭代识别和构建细粒度偏好对来定位缺陷，并应用偏好优化来解决这些缺陷。 6. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：这是一种用于探索和增强合成数据多样性的算法，有助于模型更好地识别和处理复杂任务中的不同情况。 7. 偏好优化：一种针对模型缺陷进行优化的方法，通过识别缺陷相关数据，构建细粒度偏好对，使得模型能够对特定的缺陷进行优化和调整。 8. 实验成果与比较：使用iTool训练的模型在性能上有所提升，比同等规模模型高出约3%，并且在与更大规模的开源和闭源模型比较中也表现更优。 这项研究为大型语言模型的训练和优化提供了新的视角和方法，同时也指出了合成数据训练方法目前存在的问题和未来可能的改进方向。"