Reflect, Retry, Reward: Self-Improving LLMs via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.24726v1 📥 PDF

作者: Shelly Bensal, Umar Jamil, Christopher Bryant, Melisa Russak, Kiran Kamble, Dmytro Mozolevskyi, Muayad Ali, Waseem AlShikh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出自我反思与强化学习以提升大型语言模型性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自我反思 强化学习 大型语言模型 性能提升 任务解决 模型微调 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理复杂任务时，往往缺乏自我反思能力，导致错误难以纠正。
  2. 本研究提出了一种通过自我反思和强化学习相结合的方法，促使模型在错误后进行自我分析并改进表现。
  3. 实验结果表明，该方法在数学方程写作和函数调用等任务上，性能提升显著，尤其是小型模型表现优于大型模型。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了一种通过自我反思和强化学习来提升大型语言模型性能的方法。通过激励模型在回答错误时生成更好的自我反思，我们展示了即使在生成合成数据不可行且仅有二元反馈的情况下，模型解决复杂可验证任务的能力也能得到增强。该框架分为两个阶段：首先，在任务失败后，模型生成自我反思的评论，分析其先前的尝试；其次，模型在自我反思的上下文中再次尝试该任务。如果后续尝试成功，则在自我反思阶段生成的标记会获得奖励。实验结果显示，在多种模型架构中，性能显著提升，数学方程写作提高了34.7%，函数调用提高了18.1%。值得注意的是，较小的微调模型（15亿到70亿参数）在同一系列中超越了大10倍的模型。我们的新范式为在有限外部反馈下自我改进的语言模型提供了令人兴奋的途径。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在面对复杂任务时的自我纠错能力不足的问题。现有方法通常依赖于大量的标注数据和外部反馈，而在某些情况下，这些条件并不满足。

核心思路：论文提出的核心思路是通过自我反思机制，激励模型在错误后生成分析评论，从而在后续尝试中利用这些反思信息进行改进。这样的设计能够在缺乏丰富反馈的情况下，提升模型的学习能力。

技术框架：整体框架分为两个主要阶段：第一阶段是模型在任务失败后生成自我反思的评论；第二阶段是模型在自我反思的上下文中重新尝试该任务。成功的尝试将会奖励自我反思阶段生成的标记。

关键创新：本研究的关键创新在于将自我反思与强化学习结合，形成了一种新的学习机制。这种机制使得模型能够在有限的反馈条件下进行自我改进，显著提升了任务解决能力。

关键设计：在模型设计上，采用了强化学习的奖励机制来激励自我反思的生成，具体的损失函数和奖励策略在实验中经过优化，以确保模型能够有效地学习和改进。

📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在数学方程写作任务上提升了34.7%的性能，在函数调用任务上提升了18.1%。尤其是较小的微调模型（15亿到70亿参数）在同一系列中表现优于大10倍的模型，展现了自我反思机制的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、客服、编程辅助等多个领域。通过提升语言模型的自我改进能力，可以在实际应用中更好地处理复杂任务，提高用户体验和工作效率。未来，该方法有望推动更智能的对话系统和自动化工具的发展。

📄 摘要（原文）

We explore a method for improving the performance of large language models through self-reflection and reinforcement learning. By incentivizing the model to generate better self-reflections when it answers incorrectly, we demonstrate that a model's ability to solve complex, verifiable tasks can be enhanced even when generating synthetic data is infeasible and only binary feedback is available. Our framework operates in two stages: first, upon failing a given task, the model generates a self-reflective commentary analyzing its previous attempt; second, the model is given another attempt at the task with the self-reflection in context. If the subsequent attempt succeeds, the tokens generated during the self-reflection phase are rewarded. Our experimental results show substantial performance gains across a variety of model architectures, as high as 34.7% improvement at math equation writing and 18.1% improvement at function calling. Notably, smaller fine-tuned models (1.5 billion to 7 billion parameters) outperform models in the same family that are 10 times larger. Our novel paradigm is thus an exciting pathway to more useful and reliable language models that can self-improve on challenging tasks with limited external feedback.