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选自oatllm.notion.site

机器之心编译

编译：杜伟、华人蛋酱

自我反思（尤其是研究肤浅的）有时对模型性能的助益不大。

在过去这半个月里，团队关于 DeepSeek 的揭秘一切都会迅速成为焦点。

一项非常鼓舞人心的华人发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，研究模型学会了自我反思等涌现技能，团队帮助它进行上下文搜索，揭秘从而解决复杂的华人推理问题。

在 R1-Zero 发布后的研究短短几天内，连续几个项目都在较小规模（如 1B 到 7B）上独立「复制」了类似 R1-Zero 的团队训练，并且都观察到了「顿悟时刻」，揭秘这种时刻通常伴随着响应长度的华人增加。

原文链接：https://oatllm.notion.site/oat-zero

最近，研究来自新加坡 Sea AI Lab 等机构的团队研究者再次梳理了类 R1-Zero 的训练过程，并在一篇博客中分享了三项重要发现：

1. 在类似 R1-Zero 的训练中，可能并不存在「顿悟时刻」。相反，我们发现「顿悟时刻」（如自我反思模式）出现在 epoch 0，即基础模型中。

2. 他们从基础模型的响应中发现了肤浅的自我反思（SSR），在这种情况下，自我反思并不一定会导致正确的最终答案。

3. 仔细研究通过 RL 进行的类 R1-Zero 的训练，发现响应长度增加的现象并不是因为出现了自我反思，而是 RL 优化设计良好的基于规则的奖励函数的结果。

以下是博客的内容：

Epoch 0 的顿悟时刻

实验设置如下：

基础模型。我们研究了由不同组织开发的各种基础模型系列，包括 Qwen-2.5、Qwen-2.5-Math、DeepSeek-Math、Rho-Math 和 Llama-3.x。

提示模板。我们使用 R1-Zero 和 SimpleRL-Zero 中使用的模板直接提示基础模型：

模板 1（与 R1-Zero 相同）

模板 2（与 SimpleRL-Zero 相同）

数据。我们从 MATH 训练数据集中收集了 500 道题，这些题统一涵盖了五个难度级别和所有科目，用于填充上述模板中的 {Question}。

生成参数。我们在 0.1 至 1.0 之间对探索参数（温度）进行网格搜索，以便对选定的问题进行模型推理。在所有实验中，Top P 设置为 0.9。我们为每个问题生成 8 个回答。

经验结果

我们首先尝试了所有模型和提示模板（模板 1 或模板 2）的组合，然后根据每个模型的指令遵循能力为其选择了最佳模板，并将其固定用于所有实验。得出以下结论：

发现：「顿悟时刻」出现在 Epoch 0。我们观察到，所有模型（除了 Llama-3.x 系列）在没有任何后期训练的情况下就已经表现出了自我反思模式。

我们在下表中列出了所有观察到的表明自我反思模式的关键词。请注意，该列表可能并不详尽。这些关键词都是经过人工验证的，「等待」等词被过滤掉了，因为它们的出现并不一定意味着自我反思，而可能是幻觉的结果。我们注意到，不同的模型会显示与自我反思相关的不同关键词，我们假设这是受其预训练数据的影响。

图 1a 展示了在不同基础模型中引发自我反思行为的问题数量。结果表明，在不同的温度下都能观察到自我反思行为，其中一个趋势是，温度越高，在 epoch 0 出现「顿悟时刻」的频率越高。

图 1b 展示了不同自我反思关键词的出现次数。我们可以观察到，Qwen2.5 系列的基础模型在产生自我反思行为方面最为活跃，这也部分解释了为什么大多数开源的 R1-Zero 复现都是基于 Qwen2.5 模型。

图 1a. 在不同基础模型中，500 道数学问题中引发自我反思行为的问题数量。图 1b. 40,000 个回答中出现的关键词数量（500 个问题 × 每个问题 8 个回答 × 10 个温度）。

在确认「顿悟时刻」确实是在没有任何训练的情况下出现在 epoch 0 后，我们想知道它是否如我们所期望的那样 —— 通过自我反思来纠正错误推理。因此，我们直接在 Qwen2.5-Math-7B 基础模型上测试了 SimpleRL-Zero 博客中使用的例题。令人惊讶的是，我们发现基础模型已经表现出了合理的自我纠正行为，如图 2 所示。