Breaking Barriers: Do Reinforcement Post Training Gains Transfer To Unseen Domains?

📄 arXiv: 2506.19733v2 📥 PDF

作者: Chuxuan Hu, Yuxuan Zhu, Antony Kellermann, Caleb Biddulph, Suppakit Waiwitlikhit, Jason Benn, Daniel Kang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-24 (更新: 2025-07-23)

备注: 9 pages, 4 figures, 2 tables

💡 一句话要点

探讨强化后训练在新领域的迁移能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 语言模型 迁移学习 推理能力 领域泛化

📋 核心要点

  1. 现有方法主要在相同领域上评估RPT模型，缺乏对新领域泛化能力的深入研究。
  2. 论文通过观察性和干预性研究，系统评估RPT模型在不同领域的表现，探索其泛化能力。
  3. 研究结果表明，RPT在相似任务上有显著提升，但在不同推理模式的领域中，提升效果不稳定。

📝 摘要（中文）

强化后训练（RPT）最近在提升大型语言模型（LLMs）的推理能力方面显示出潜力。然而，关于这些改进在新领域的泛化能力仍不明确，之前的研究主要在与微调数据相同的领域上评估RPT模型。为此，本文进行了两项研究：第一项是观察性研究，比较了多种开放权重的RPT模型与其基础模型在多个领域（包括已见和未见领域）的表现；第二项是干预性研究，在单一领域上微调LLMs并评估其在多个领域的性能。两项研究均得出相同结论：尽管RPT在与微调数据相似的任务上带来了显著提升，但这些提升在具有不同推理模式的领域中泛化不一致，甚至可能消失。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化后训练（RPT）在新领域的泛化能力不明确的问题。现有方法主要集中于相同领域的评估，未能充分探讨RPT的迁移能力。

核心思路：通过两项研究，观察性和干预性，比较RPT模型与基础模型在不同领域的表现，以评估其泛化能力。观察性研究分析多领域表现，干预性研究则在单一领域微调后评估多领域性能。

技术框架：整体研究框架包括两个主要阶段：首先是对多种RPT模型进行观察性比较，分析其在已见和未见领域的表现；其次是对LLMs进行干预性微调，评估其在多个领域的推理能力。

关键创新：本文的创新在于首次系统性地评估RPT模型在新领域的泛化能力，揭示了其在不同推理模式下的表现不一致性，与现有研究的单一领域评估形成鲜明对比。

关键设计：研究中使用了多种开放权重的RPT模型，设置了不同的微调参数，并在多个领域进行性能评估，确保了结果的全面性和可靠性。具体的损失函数和网络结构设计未在摘要中详细说明，需参考完整论文。

📊 实验亮点

实验结果显示，RPT在与微调数据相似的任务上性能提升显著，但在不同推理模式的领域中，提升幅度不稳定，甚至可能消失。这一发现为RPT的实际应用提供了重要的参考，强调了在新领域评估模型性能的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和对话生成等。通过提升模型在新领域的推理能力，RPT可以帮助构建更为智能和灵活的AI系统，适应多样化的应用场景，未来可能在教育、医疗和客户服务等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement post training (RPT) has recently shown promise in improving the reasoning abilities of large language models (LLMs). However, it remains unclear how well these improvements generalize to new domains, as prior work evaluates RPT models on data from the same domains used for fine-tuning. To understand the generalizability of RPT, we conduct two studies. (1) Observational: We compare a wide range of open-weight RPT models against their corresponding base models across multiple domains, including both seen and unseen domains in their fine-tuning data. (2) Interventional: we fine-tune LLMs with RPT on single domains and evaluate their performance across multiple domains. Both studies converge on the same conclusion that, although RPT brings substantial gains on tasks similar to the fine-tuning data, the gains generalize inconsistently and can vanish on domains with different reasoning patterns.