北京交通大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)悄默聲推出了一版 o1，而且所有源代碼、精選數(shù)據(jù)集以及衍生模型都開(kāi)源！名為 O1-CODER，專(zhuān)注于編碼任務(wù)。
團(tuán)隊(duì)認(rèn)為編碼是一個(gè)需要 System-2 思維方式的典型任務(wù)，涉及謹(jǐn)慎、邏輯、一步步的問(wèn)題解決過(guò)程。
而他們的策略是將強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）與蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）相結(jié)合，讓模型能夠不斷生成推理數(shù)據(jù)，提升其 System-2 能力。
實(shí)驗(yàn)中，團(tuán)隊(duì)有以下幾點(diǎn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：
當(dāng)推理正確時(shí)，基于偽代碼的推理顯著提升了代碼生成質(zhì)量
將監(jiān)督微調(diào)（SFT）與直接偏好優(yōu)化（DPO）相結(jié)合能夠提升測(cè)試用例生成效果
自我對(duì)弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)為推理和代碼生成創(chuàng)造了持續(xù)改進(jìn)的循環(huán)機(jī)制
具體來(lái)說(shuō)，團(tuán)隊(duì)采用了測(cè)試用例生成器，在經(jīng)過(guò) DPO 后達(dá)到 89.2% 的通過(guò)率，相比初始微調(diào)后的 80.8% 有顯著提升；Qwen2.5-Coder-7B 采用偽代碼方法實(shí)現(xiàn)了 74.9% 的平均采樣通過(guò)率，提升了 25.6%。
網(wǎng)友直呼很需要這樣的模型。
O1-CODER，究竟長(zhǎng)啥樣？
六步，逐步優(yōu)化 o1
應(yīng)用于代碼生成的自我對(duì)弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)面臨兩大挑戰(zhàn)：
結(jié)果評(píng)估，即如何評(píng)判生成代碼的質(zhì)量。與圍棋等任務(wù)不同，評(píng)估代碼需要在測(cè)試環(huán)境中運(yùn)行并驗(yàn)證。
定義思考和搜索行為，即確定過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)的對(duì)象和粒度。
對(duì)于第一個(gè)挑戰(zhàn)，團(tuán)隊(duì)提出訓(xùn)練一個(gè)測(cè)試用例生成器（TCG），根據(jù)問(wèn)題和標(biāo)準(zhǔn)代碼自動(dòng)生成測(cè)試用例，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供標(biāo)準(zhǔn)化的代碼測(cè)試環(huán)境和結(jié)果獎(jiǎng)勵(lì)。
對(duì)于第二個(gè)挑戰(zhàn)，他們采取”先思考后行動(dòng)“的方式：先通過(guò)詳細(xì)的偽代碼思考問(wèn)題，再基于偽代碼生成最終的可執(zhí)行代碼。
這種方式的優(yōu)勢(shì)在于適應(yīng)性（同一偽代碼可對(duì)應(yīng)不同的具體實(shí)現(xiàn)）和可控粒度（通過(guò)調(diào)整偽代碼的細(xì)節(jié)程度控制推理 / 搜索行為的粒度）。
具體來(lái)說(shuō)，研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)包含六個(gè)步驟的框架：
訓(xùn)練測(cè)試用例生成器（TCG），為代碼測(cè)試提供標(biāo)準(zhǔn)化的環(huán)境
利用 MCTS 生成包含推理過(guò)程的代碼數(shù)據(jù)
迭代微調(diào)策略模型，先生成偽代碼，再生成完整代碼
基于推理過(guò)程數(shù)據(jù)初始化過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)模型（PRM）
在 TCG 提供的結(jié)果獎(jiǎng)勵(lì)和 PRM 提供的過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)的雙重引導(dǎo)下，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和 MCTS 更新策略模型
利用優(yōu)化后的策略模型生成新的推理數(shù)據(jù)，返回第 4 步迭代訓(xùn)練
兩階段訓(xùn)練測(cè)試用例生成器
在實(shí)驗(yàn)部分，研究人員詳細(xì)介紹了測(cè)試用例生成器的訓(xùn)練過(guò)程。
分為兩個(gè)階段：監(jiān)督微調(diào)（SFT）和直接偏好優(yōu)化（DPO）。
SFT 階段的主要目標(biāo)是確保生成器的輸出符合預(yù)定義格式，以便準(zhǔn)確解析和提取生成的測(cè)試用例。訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自 TACO 數(shù)據(jù)集。
DPO 階段的目標(biāo)是引導(dǎo)模型生成符合特定偏好的測(cè)試用例，進(jìn)一步提高生成器的性能和可靠性。
這里采用了帶有人工構(gòu)建樣本對(duì)的 DPO 方法，構(gòu)建了一個(gè)偏好數(shù)據(jù)集。
實(shí)驗(yàn)表明，SFT 階段過(guò)后，TCG 在標(biāo)準(zhǔn)代碼上生成的測(cè)試用例通過(guò)率達(dá)到 80.8%，DPO 階段進(jìn)一步提升至 89.2%，大幅改善了生成器產(chǎn)出可靠測(cè)試用例的能力。
偽代碼推理，引導(dǎo)模型進(jìn)行深度推理
特別值得一提的是，研究者引入了基于偽代碼的提示方法，將其作為引導(dǎo)模型進(jìn)行深度推理的“認(rèn)知工具”。
他們?yōu)榇硕x了三個(gè)關(guān)鍵行為：
使用偽代碼定義算法結(jié)構(gòu)：勾勒主要函數(shù)的結(jié)構(gòu)和接口，把握任務(wù)的整體框架
細(xì)化偽代碼：逐步明確每個(gè)函數(shù)的具體步驟、邏輯和操作
從偽代碼生成代碼：將偽代碼的結(jié)構(gòu)和邏輯精準(zhǔn)翻譯為可執(zhí)行代碼
在 MBPP 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的初步實(shí)驗(yàn)表明，盡管整體通過(guò)率（Pass@1）有所下降，但 Average Sampling Pass Rate（ASPR）顯著提高。
表明結(jié)合偽代碼顯著改善了推理過(guò)程的質(zhì)量，特別是在細(xì)化通向正確輸出的路徑方面。這為后續(xù)的自監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了良好的起點(diǎn)。
自我對(duì)弈 + 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
研究人員詳細(xì)描述了如何使用蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）來(lái)構(gòu)建步驟級(jí)別的過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)據(jù)。
這個(gè)過(guò)程涉及到為每個(gè)問(wèn)題形成一個(gè)推理路徑，該路徑由一系列推理步驟組成，并最終產(chǎn)生一個(gè)可執(zhí)行的代碼。在 MCTS 的路徑探索中，使用偽代碼提示策略來(lái)引導(dǎo)推理過(guò)程。當(dāng)達(dá)到終端節(jié)點(diǎn)時(shí)，就形成了一個(gè)完整的偽代碼推理路徑。
終端節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)值是基于兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)計(jì)算的：編譯成功率（compile）和測(cè)試用例通過(guò)率（pass）。
這些指標(biāo)被用來(lái)評(píng)估生成的代碼的質(zhì)量和正確性。
獎(jiǎng)勵(lì)值被反向傳播到路徑上的所有前序節(jié)點(diǎn)，為每個(gè)步驟分配一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)值。通過(guò)這種方式，構(gòu)建了推理過(guò)程數(shù)據(jù)集，為策略模型的初始化和訓(xùn)練提供了基礎(chǔ)。
過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)模型（PRM）的任務(wù)是為當(dāng)前步驟分配一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)值，以估計(jì)其對(duì)最終答案的貢獻(xiàn)。
在數(shù)據(jù)合成過(guò)程中使用的樹(shù)搜索方法可以組織成點(diǎn)式（point-wise）和成對(duì)式（pair-wise）兩種數(shù)據(jù)格式。
基于這些經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的正確推理解，策略模型得到初始化。
接下來(lái)，過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)模型（PRM）開(kāi)始發(fā)揮作用，評(píng)估每一步推理對(duì)最終答案的貢獻(xiàn)。在測(cè)試用例生成器（TCG）提供的結(jié)果獎(jiǎng)勵(lì)和 PRM 提供的過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)的雙重引導(dǎo)下，策略模型通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)不斷改進(jìn)。
更新后的策略模型被用來(lái)生成新的推理數(shù)據(jù)，補(bǔ)充到現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中，形成自我對(duì)弈的閉環(huán)。這個(gè)數(shù)據(jù)生成-獎(jiǎng)勵(lì)建模-策略?xún)?yōu)化的迭代循環(huán)，確保了系統(tǒng)推理能力的持續(xù)提升。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2412.00154
本文來(lái)自微信公眾號(hào)：量子位（ID：QbitAI），作者：西風(fēng)，原標(biāo)題《北交開(kāi)源 o1 代碼版！強(qiáng)化學(xué)習(xí) + 蒙特卡洛樹(shù)搜索，源代碼、精選數(shù)據(jù)集以及衍生模型通通開(kāi)源》
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