ReFT

ReFT是一款专为增强大型语言模型推理能力而设计的创新工具。它采用监督微调和在线强化学习相结合的方法，通过自动采样大量推理路径并从真实答案中获取奖励，显著提升模型性能。ReFT的独特之处在于无需额外训练数据即可实现性能提升，展现出强大的泛化能力。这一工具特别适合需要提高语言模型在数学问题解决等复杂推理任务表现的研究人员和开发者。通过使用ReFT，用户可以有效提升模型的推理能力，优化问题解决策略，从而在各种复杂任务中获得更优秀的表现。ReFT为人工智能领域的进步提供了一个强有力的工具，有望推动语言模型在更广泛的应用场景中发挥更大的潜力。