面对高难度任务，你的 AI 模型如何真正学会深度思考？
需求
当你需要让 AI 模型在医疗、法律、工程或金融等专业领域中真正实现「深度思考」与「精准决策」时，或许会发现传统的方法并不能让模型真正突破。你曾试过通过「监督式微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）」来训练你的模型，即让它模仿已有数据中的标准答案。但这种方式更像是「背题库」，一旦出现超出训练数据范围的复杂问题，模型就显得力不从心。
OpenAI 在 2024 年 12 月 6 日推出的「强化微调（RFT, Reinforcement Fine-Tuning）」给了你一条新的出路。这种方法借鉴强化学习（RL）的理念，让你的模型不再仅仅模仿，而是通过奖励与反馈不断优化自己的推理过程。无论你是否熟悉这些技术细节，请先将其想象为一种能让你的模型从「死记硬背」升级为「勤思善问」的学习方式。
从模仿到推理
在传统的 SFT 中，你的模型依赖精心标注的数据来复制既有答案，它并不会真正「思考」，只能在已知情境中对号入座。这就像一个学生只会重复背诵教科书里的例题，却无法应对稍有变化的考题。RFT 的出现将强化学习的奖励机制融入训练过程，让模型像一个不断试错的学习者。
当模型面对一个棘手问题，它先尝试给出答案，然后根据预设的奖励反馈决定这条思路是否值得继续。这样的循环让模型有机会在没有海量数据的情况下，通过多轮内部反思和外部奖励来形成真正的推理链条。你可以通过恰当的奖励设计，确保模型每一步的改进是稳健且可控的，从而逐步提高推理质量。
这种过程就像人类学生在学习中逐渐积累经验：一开始只能模仿范例回答，但随着不断得到老师（奖励信号）和自我检测（反思）的反馈，他们开始理解题目背后的逻辑，不再依赖死记硬背，而是可以自主解决新问题。
数据利用效率
RFT 不仅帮助模型学会「思考」，还显著提升了数据利用效率。当你采用传统的 SFT 时，每条数据就是一次性的参考。可在 RFT 中，你的少量关键数据可以反复使用，并在多轮反馈循环中让模型逐步逼近最佳推理路径。这就像一个学生反复琢磨同一道难题，每次得到的提示和引导都能让他更接近正确答案。
研究已显示，RFT 在各类专业领域均有良好表现，比如在基因识别这类复杂生物信息问题上，某些实验结果显示利用 ChatGPT o1 mini 模型微调后准确率能达到 45% 的高水平，甚至超过 ChatGPT o1 正式版（资料来源：https://www.youtube.com/watch?v=yCIYS9fx56U）。
这种成效得益于模型不再是纯粹复制答案，而是在一次次奖励和修正中汲取经验。
专业场景
在医疗诊断中，RFT 可帮助模型理解各种罕见疾病特征，不再只懂「常见病例」的死板回答，而能灵活运用已学知识和反馈形成新的推断。法律咨询中，RFT 可让你的模型不是机械套用法条，而是经过多轮「试错 — 反馈」后明确法律逻辑与适用范围。类似的案例同样适用于复杂工程设计的方案验证，以及金融分析中对新兴市场策略的动态平衡。
通过吸收强化学习经验，你的模型既能大胆探索，又能保持学习过程的稳健与高效。
行动与执行
如果你想尝试 RFT，不必一次性准备海量数据。你可以从少量高质量样本和初步奖励机制入手，让你的模型在多轮循环中逐步改进。就像教一个学生做题，你不需要把所有题目一次性扔给他，而是给出有代表性的难题，并在过程中不断给予小提示和反馈。
同时，你应为模型设置合理的奖励规则。这就像一位经验丰富的导师，需要确定每次尝试后给出清晰而连贯的评价。
当然了，你能执行 RFT 的前提，是 OpenAI 真正把这项功能对公众开放。目前它还只是「期货」，但好在官方承诺开放时间会放在 2025 年初。考虑到目前已经是 2024 年的 12 月，我们等待的时间应该不会太久。
当然，实在不想等待的话，你也可以在这里（https://openai.com/form/rft-research-program/）申请提前试用。
小结
RFT 不仅是让模型从「背题」升级为「解题」，还启发了你对 AI 学习机制本质的思考。当你的模型能够在复杂领域形成内在推理逻辑并不断进化时，你也许会开始好奇，人类研究者的优势又该如何体现？
这并非只是技术上的提升，更是你对人工智能未来角色的重新审视。当 AI 已不再满足于「照本宣科」，而是踏上了理性推断的道路，你或许需要在与模型的互动中不断探索新的知识合作模式。
这不禁又让我想起了去年年初发的那份感慨：
ChatGPT 时代，见识比记忆更重要，品味比经验更有用。
祝你的专业 AI 模型（强化）微调顺利！
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