谷歌 DeepMind 展示 GenRM 技术：微调 LLMs 作为奖励模型，提升生成式 AI 推理能力

IT之家 9 月 3 日消息，谷歌 DeepMind 团队于 8 月 27 日在arxiv 上发表论文，介绍展示了 GenRM 生成式验证器，创造性提出奖励模型，从而提升生成式 AI 推理能力。

AI 行业内，目前提高大语言模型（LLMs）的主流做法就是 Best-of-N 模式，即由 LLM 生成的 N 个候选解决方案由验证器进行排序，并选出最佳方案。

这种基于 LLM 的验证器通常被训练成判别分类器来为解决方案打分，但它们无法利用预训练 LLMs 的文本生成能力。

DeepMind 团队为了克服这个局限性，尝试使用下一个 token 预测目标来训练验证器，同时进行验证和解决方案生成。

DeepMind 团队这种生成式验证器（GenRM），相比较传统验证器，主要包含以下优点：

• 无缝集成指令调整

• 支持思维链推理

• 通过多数投票利用额外的推理时间计算

在算法和小学数学推理任务中使用基于 Gemma 的验证器时，GenRM 的性能优于判别式验证器和 LLM-as-a-Judge 验证器，在使用 Best-of-N 解决问题的百分比上提高了 16-64%。

据 Google DeepMind 报道，GenRM 相对于分类奖励模型的边标志着人工智能奖励系统的关键演化，特别是在其容量方面，以防止新模型学成到的欺诈行为。这一进步突出表明，迫切需要完善奖励模型，使人工智能输出与社会责任标准保持一致。

IT之家附上参考地址

• Google DeepMind Researchers Propose GenRM: Training Verifiers with Next-Token Prediction to Leverage the Text Generation Capabilities of LLMs

• Generative Verifiers: Reward Modeling as Next-Token Prediction

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