SWiRL：数据合成、多步推理与工具使用

SWiRL：数据合成、多步推理与工具使用

在大语言模型（LLMs）蓬勃发展的今天，其在复杂推理和工具使用任务上却常遇瓶颈。本文提出的Step-Wise Reinforcement Learning（SWiRL）技术，为解决这些难题带来曙光。它通过创新的合成数据生成和强化学习方法，显著提升模型表现，快和我一同深入探究这项技术的奥秘吧！

论文标题
Synthetic Data Generation & Multi-Step RL for Reasoning & Tool Use
来源
arXiv:2504.04736v2 [cs.AI] + https://arxiv.org/abs/2504.04736

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文章核心

研究背景

大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域成果斐然，展现出强大的能力，像Gemini 2、Claude 3等模型不断涌现，为该领域带来诸多突破。然而，它们在处理复杂任务时却面临困境。当遇到需要多步推理和工具使用的任务，如多跳问答、数学解题、编码等，LLMs往往表现不佳。同时，传统的强化学习方法，像RLHF、RLAIF等，主要针对单步优化，难以应对多步任务中复杂的推理和工具调用需求。因此，如何提升LLMs在多步推理和工具使用方面的能力，成为当前亟待解决的问题 。

研究问题

1. 传统强化学习（RL）方法，如RLHF、RLAIF等，主要聚焦于单步优化，难以应对多步任务中复杂的推理和工具调用需求。

2. 多步推理过程中，中间步骤的错误容易导致最终结果错误，如何保证模型在整个推理链条上的准确性，并有效从错误中恢复，是一大挑战。

3. 在多步任务中，模型需要学会合理分解问题、适时调用工具、准确构造工具调用指令等，现有方法在这些方面的指导和优化能力不足。

主要贡献

1. 提出SWiRL方法：创新地提出了Step-Wise Reinforcement Learning（SWiRL），这是一种针对多步优化场景的合成数据生成和离线RL方法，有效提升模型在多步推理和工具使用任务中的能力。

2. 实现跨数据集泛化：SWiRL展现出强大的泛化能力，在不同的多跳问答和数学推理数据集上都取得了优异成绩。例如，在HotPotQA数据集上训练的SWiRL模型，在GSM8K数据集上的零样本性能相对提升了16.9% 。

3. 分析数据过滤策略：深入分析了多步推理和工具使用场景中合成数据过滤策略的影响，发现基于过程过滤的数据能让模型学习效果最佳，且模型能从包含错误最终答案的轨迹中学习，这与传统监督微调（SFT）方法不同。

4. 探索模型和数据集规模影响：研究了训练数据集大小和模型大小对SWiRL性能的影响，发现即使只有1000条轨迹也能显著提升模型性能，且较大模型在SWiRL训练下的泛化能力更强。

方法论精要

1. 核心算法/框架：SWiRL分为两个阶段。第一阶段是合成数据生成与过滤，通过迭代提示模型生成多步推理和工1具使用的轨迹，并对其进行不同策略的过滤；第二阶段是基于这些合成轨迹，使用逐步强化学习方法优化生成式基础模型。

2. 关键参数设计原理：在逐步强化学习阶段，目标函数是期望的逐步奖励之和$J(\theta )=E_{s\sim T,a\sim {\pi }_{\theta }(s)}[R(a|s)]$ 。其中，${\pi }_{\theta }$ 是由 $\theta$ 参数化的基础模型，通过SWiRL进行微调；$T$ 表示合成多步轨迹中的所有状态集合；奖励信号$R(a|s)$ 由生成式奖励模型（如Gemini 1.5 Pro）评估，根据给定上下文$s$ 下生成响应$a$ 的质量来确定。

3. 创新性技术组合：将合成数据生成、多步推理和工具使用相结合，通过迭代生成多步轨迹并转换为多个子轨迹，在子轨迹上进行合成数据过滤和RL优化。这种方法能够在每一步推理后给予模型直接反馈，使模型学习更具上下文感知能力。

4. 实验验证方式：选择了五个具有挑战性的多跳问答和数学推理数据集，包括HotPotQA、MuSiQue、CofCA、BeerQA和GSM8K。基线方法选取了当前一些先进的语言模型，如GPT-4、GPT-3.5、Gemini 1.0 Pro等。通过对比在这些数据集上的性能，评估SWiRL的有效性。

实验洞察

在实验环节，研究团队对SWiRL展开了多维度探究，获得了一系列关键发现。

1. 性能优势：SWiRL在多个复杂任务数据集上表现卓越。在GSM8K数学推理数据集上，相比基线方法，其相对准确率提升21.5%；HotPotQA多跳问答数据集提升12.3%；CofCA数据集提升14.8%；MuSiQue数据集提升11.1%；BeerQA数据集提升15.3%。这表明SWiRL能显著增强模型在多步推理和工具使用任务中的表现，远超传统方法。

2. 泛化能力验证：SWiRL展现出良好的跨任务泛化性。在HotPotQA数据集训练的模型，在GSM8K上零样本性能相对提升16.9%；反之，在GSM8K训练的模型，在HotPotQA上性能提升9.2%。这意味着SWiRL训练的模型能将在某一任务中学到的多步推理和工具使用能力，有效迁移到其他不同类型任务中。

3. 数据过滤策略影响：通过对不同数据过滤策略的研究发现，仅进行过程过滤的数据能让模型达到最佳性能。虽然传统观点认为基于结果正确性过滤数据能提升性能，但实验表明，SWiRL从包含正确和错误最终答案的过程过滤数据中学习效果更好，而基于结果过滤的数据（除MuSiQue数据集外）反而降低了模型性能。

4. 数据集和模型大小的影响：实验发现，增加训练数据集规模能持续提升SWiRL模型性能。即使只有1000条轨迹，模型在多个数据集上也能取得显著进步。此外，较大模型（如Gemma-2-27b）在SWiRL训练下的泛化能力更强，而较小模型（Gemma-2-2b和9b）虽在域内有一定提升，但泛化能力相对较弱。