2024年1月17日 · To address this issue, we propose a simple yet effective approach called Reinforced Fine-Tuning (ReFT) to enhance the generalizability of learning LLMs for reasoning, …

2024年12月21日 · 方法： ReFT首先使用SFT进行预热（warm-up），使模型获得一定的CoT能力，供后续能够进行sample。 接着使用 PPO 进行在线采样和优化。 在这个PPO的过程中，可 …

ReFT is different: (1) ReFT selects timesteps to intervene on; and (2) ReFT targets representations instead of weights. To help you understand these differences, let's consider …

2025年2月4日 · ReFT is different: (1) ReFT selects timesteps to intervene on; and (2) ReFT targets representations instead of weights. To help you understand these differences, let's …

2024年4月4日 · ReFT methods operate on a frozen base model and learn task-specific interventions on hidden representations. We define a strong instance of the ReFT family, Low …

ReFT (Representation Finetuning)是一组专注于在推理过程中对语言模型的隐藏表示学习干预的方法，而不是直接修改其权重。 与更新模型整个参数集的传统微调方法不同，ReFT通过策略性 …

ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning. 这篇论文主要讲如何使用 SFT 的数据做 更好，更聪明的微调，在同样SFT CoT 数据情况下，我们看到用ReFT 的效果要远远好于 SFT，至少 …

PyReFT是一个创新的表征微调(ReFT)库,支持通过可训练的干预来调整语言模型的内部表征。 与现有的参数高效微调方法相比,PyReFT可以以更少的参数实现更强大的性能,同时提高微调的效 …

LoReFT 是一种调整由低秩投影矩阵形成的线性子空间内的隐藏表示的技术。 它建立在 Geiger 等人引入的分布式对齐搜索（DAS）方法的基础上。 和吴等人。 下图显示了 LoReFT 在各种模 …

In this paper, we pursue this hypothesis by developing and motivating Representation Finetuning (ReFT). Instead of adapting model weights, ReFT methods train interventions that manipulate …