她怎样把“系统2”带给了大模子 ｜对话微软亚洲研究院张丽

量子位智库量子位 | 公众号 QbitAI

2023年，业界还在卷Scaling Law，一直突破参数规模和数据规模时，微软亚洲研究院张丽团队就选择了另一条路径。

早在OpenAI o1宣布前，张丽团队就最先探索大模子深度推理能力。

System2这个原属认知科学的词汇最早由她及团队引入大模子领域。

最近，她们通过蒙特卡洛搜索算法让7B模子实现了o1级别的数学推理能力。

rStar—Math的宣布引发学术圈内外的普遍讨论。

在目今基于PPO/GRPO强化学习蹊径主导确当下，她们的事情又将带来哪些新的可能性
？

本期「大模子立异架构」主题访谈，量子位约请到rStar-Math作者微软亚洲研究院首席研究员张丽，聊聊突破大模子智商上限、奖励模子以及System2背后的故事。

张丽，MSRA系统研究组首席研究员，微软LongRoPE及rStar系列事情项目leader。

以下为量子位与rStar-Math作者微软亚洲研究院首席研究员张丽的对话实录整理：

智商突围

量子位：能简朴先容下rStar-Math的焦点事情吗
？当初为什么选择这个研究偏向
？

MSRA张丽：一直以来我们主要沿着怎样提升大语言模子的智商这个大偏向在一连做研究，详细分两个偏向：

一个是让模子具备无限且长期的影象能力，另一个是提升模子的深度推理逻辑思索能力。

我们2025年1月宣布的rStar-Math事情，简朴说是第一个果真通过蒙特卡洛搜索算法，让7B模子实现了靠近OpenAI o1级别的数学推理能力的事情。

我们其时做这个事情的时间，整个行业趋势照旧在卷scaling law，以为模子size越大，数据量越多，效果越好。

但我们发明，只管隔一段时间就有新体量的模子推出，但现实上模子的数学深度推理能力一直没有显著提升。

量子位：在2024年o1还没宣布时你们就最先做System2了吗
？

MSRA张丽：对，应该是2023年5月份左右。

2022年11月ChatGPT出来时，各人都被震惊了，可是我们发明它仍然在有些方面做得不敷好。

作为研究员，我们较量注重逻辑推理思索能力，以是很自然会希望大语言模子能像我们一样具备很强的推理能力。

我们最初的思绪是两点：

一是希望模子在解题时能够使用很长的“底稿纸”，以是我们做了LongRoPE，拓展大模子长文本的推理窗口。

二是要有用使用这个底稿纸，这就需要像人一样的深度推理思索方法，这就有了rStar系列事情。

量子位：最早将System2这小我私家脑认知科学词汇引入大模子领域的是谁
？

MSRA张丽：可能是我们吧。更准确地说，当我们想界说这种能力时，从人脑认知科学中找到了这个可以类比的词。

量子位：其时为什么以为System2会是未来很是主要的研究偏向
？

MSRA张丽：我们以为，大语言模子真正要落地应用，或者实现通用，其他能力可能都好说，智商或推理能力才是最要害因素。

看各行各业的顶尖人才，他们的专业领域差别，有人善于解数学题，有人善于写代码，有人写作或谈锋好，但实质上他们都有很强的推理能力，这就是智商。

大模子有了这个基础，再去做其他应用，让大模子落地或提高社会生产力，都会变得简朴得多。

量子位：rStar-Math在研究历程中模子自己涌现出了self-reflection能力，这意味着什么
？

MSRA张丽：这着实并不是有意为之，是意外收获。厥后想想，可能间接验证了self-reflection是提升大模子智商的要害能力这一点。

这种自我修正或自我反思是人类做许多事情都会使用的头脑方法，可以说是一种必备能力。

我们确实没有刻意追求复现“aha moment”，但这在其时确实是个时机，许多团队都想复现，最后发明强化学习可以引发出这种能力。

量子位：引发大模子self-reflection能力的要害是什么
？

MSRA张丽：我小我私家以为，大模子预训练数据中原来就包括人类自我反思历程的信息。

互联网上的大宗数据中会自然混入一些这样的内容，由于这是人类基本的高级思索模式。

大模子经由预训练记着这些模式后，强化学习或蒙特卡洛搜索算法会将这种能力引发出来。

在解决重大问题历程中，模子发明用了self-reflection后效果更好，蒙特卡洛算法就会把这些标记为高质量数据；

若是是强化学习，模子发明用了self-reflection后能答对，就会给这个战略更高分数。最终效果都是让模子涌现出这种能力。

蒙特卡洛突破

量子位：rStar-Math宣布后回声很大，有什么印象深刻的反响吗
？

MSRA张丽：确实rStar-Math比我们之前的事情受到了更多关注，完全凌驾了我的预期。

我想可能是由于其时o1已经出来好几个月，但还没有哪份果真的报告能说清晰它是怎么做到的。

我知道有许多人也在用类似的蒙特卡洛搜索算法，但没有抵达o1水平的效果。

而我们恰恰做到了，并且要领上有一些立异，可能是这个缘故原由会突然受到关注。

感受有点“破圈”效应。学术圈通常只有做同偏向的人才会关注你的事情，但那时许多不做这个偏向的同事朋侪都发微信说某某看了我们事情想熟悉一下，这种情形很少见。

尚有许多媒体，海内外的，都要采访我们。在X上也有大宗讨论，一些人给了很高评价，以为用7B模子就能抵达OpenAI o1级别体现很是难以想象。

也有人讨论2025年会不会是小模子的时代，还引发了关于scaling law与其他蹊径的新一轮辩说。

量子位：有没有遇到质疑的声音
？

MSRA张丽：虽然有，或许分两个阶段。

一最先在DeepSeek R1和Kimi 1.5出来之前，主要质疑是“小模子能力怎么会这么强”以及“这个要领能否泛化到其他使命”，以是厥后我们开源了代码和数据。

厥后，DeepSeek R1和Kimi 1.5出来了，有人最先讨论复现OpenAI o1效果究竟是否真的需要蒙特卡洛搜索。这些质疑都很合理，由于每小我私家看法差别。

量子位：蒙特卡洛搜索算法的奖励模子和古板Best of N奖励模子的基础区别是什么
？

MSRA张丽：基础区别是蒙特卡洛搜索算法的奖励模子是办法级别的，是历程奖励模子。

Best of N是效果奖励模子，不关注历程，以是蒙特卡洛搜索算法效果更好。

量子位：为什么蒙特卡洛搜索算法在小模子上体现这么好
？效果会不会仅限于小模子
？

MSRA张丽：它在小模子上体现优异，反而说明晰它有很大潜力。

我们2024年8月宣布初版rStar时就发明了蒙特卡洛算法潜力重大。

其时我们没有举行任何训练，甚至没有训练奖励模子，只是在小模子上应用蒙特卡洛搜索算法，发明效果很是好，甚至能与做了特殊微调后的模子效果相当。

由于System2是更高级的头脑模式，有一定门槛，战略模子不可太差，而小模子作为战略模子自己就较弱。

以是为相识决小模子效果不睬想的问题，如幻觉等，我们唯一做的就是加了code-augmented CoT，只管让蒙特卡洛搜索算法效果施展到极致。

量子位：在你们的事情宣布前，蒙特卡洛搜索算法是主流计划吗
？

MSRA张丽：之前它不是很主流，但学术界确实有一些事情最先关注这个偏向。

量子位：o1及你们的事情宣布后，这种要领变得更主流了吗
？

MSRA张丽：现在还没看到这种趋势，大大都人照旧在做强化学习。不过我知道一些其他领域的人也在实验蒙特卡洛搜索算法。

由于尊龙游戏人生就是博事情受到关注，有人联系尊龙游戏人生就是博，希望将这种要领应用到金融或医疗领域。一些现实场景需要较小的模子，他们可能会思量尊龙游戏人生就是博要领。

量子位：你们做了scaling law实验吗
？有看到你们的事情随着参数目增添效果的转变趋势吗
？

MSRA张丽：现在我们最大只做到7B，然后向下做了scaling down，实验了3.8B和1.5B。

总体视察到的趋势是参数规模越大，效果越好。

若是模子size牢靠，我相信蒙特卡洛搜索算法比目今基于强化学习或蒸馏的要领潜力更高。

量子位：rStar-Math在合成数据方面效果这么好，背后缘故原由是什么
？

MSRA张丽：主要有两点。第一是code-augmented CoT，虽然最初是为小模子设计的，但对更大模子也有用。

虽然这种要领以前就有，叫Tool-Integrity Reasoning （TIR）。

第二是我们用了历程奖励模子配合蒙特卡洛搜索算法，会做许多rollout，给差别办法和每个trace打分。

纵然是准确的trace中，我们也会挑选出更优的办法，这相当于做了很好的数据筛选。

量子位：您以为奖励模子的主要性未来会成为共识吗
？对奖励模子的研究会增多吗
？

MSRA张丽：我以为会。现实中有许多使命没有明确标准谜底，很难用简朴规则评价。

好比写作，你险些无法用几条规则判断优劣，一定需要一个更强的奖励模子来打分。

关于重大逻辑推理问题，好比数学证实也很难做好的奖励模子，由于它不但是效果对就行，必需每一步证实都准确，需要一个很是严酷的历程奖励。

若是只用基于效果的强化学习，很可能泛起证实效果准确但历程过失的情形。

要在提升大模子智商这个偏向继续前进，一个优异的历程奖励模子是必不可少的。

量子位：为什么优化战略模子比优化奖励模子更快
？

MSRA张丽：首先，奖励模子比战略模子更难做。奖励模子是强化学习多年来始终未完全解决的问题。

很难找到一个好的奖励模子或奖励函数去给行动或战略打分。

其次，奖励模子在强化学习中容易泛起reward hacking问题。战略模子可能会用种种要领骗过奖励模子，现实上输出的谜底并欠好。

这导致强化学习无法一连举行，以是许多做强化学习的研究者会拿掉奖励模子，但实质上照旧由于奖励模子现在没有很好的解决计划。

关于数学这样的高难度问题，奖励模子更难构建。

在一样平常问题中，奖励模子不那么准确可能还能接受，但在数学问题中，一步过失就会导致最终谜底完全过失。

量子位：rStar-Math对数学推理之外的其他使命有泛化性吗
？

MSRA张丽：我以为它有很强的泛化潜力。

rStar-Math实质上是一种思绪，我只需要知道每次rollout的效果是比照旧错就可以应用。

当最终效果准确时，我就以为这次rollout中的每个办法都有孝顺，就会返回给它们打分，然后举行更多rollout。

若是中心某个节点每次都能导向准确谜底，那可能是个准确办法；若是经常导向过失谜底，可能就是过失办法。

打完分后，我就能网络数据结构历程奖励模子，这就是rStar-Math的焦点头脑。

它唯一的门槛是在rollout到根节点时需要判断这次outcome是否准确，这个门槛并不高，以是应用场景着实很广，泛化性没有问题。

破局与远见

量子位：rStar-Math开源后，行业有什么回声
？

MSRA张丽：我们虽然希望它能有更普遍的应用，或者有人基于尊龙游戏人生就是博代码在更大模子上实验。

现在有一些第三方联系尊龙游戏人生就是博，好比有家公司想用这个模子做数学AI教育，尚有外洋一些着名实验室希望在代码类和数学证实方面相助。

有趣的是，尚有一家智能车厂商联系尊龙游戏人生就是博，希望用尊龙游戏人生就是博算法在他们的模子上复现，让我们资助解答一些问题。

量子位：您看好rStar-Math在工业级模子上落地吗
？在通用场景中，蒙特卡洛搜索算法的搜索空间会不会太大
？

MSRA张丽：关于很简朴的问题，确实没须要用这么重大的要领。

蒙特卡洛搜索算法最初因AlphaGo而火，它可能自然更适合重大使命。

对通用使命，它可以用但纷歧定是须要的。通俗大模子一次回覆可能就足够接受，不需要再用System2去多次搜索。

多搜索一再可能找到比一次回覆更好的谜底，但两者差别可能不大，从性价比上思量可能须要性不会特殊高。

量子位：下一步的研究会更关注长文本照旧深推理
？

MSRA张丽：关于长文本，我们之前做LongRoPE时从算法层面提供了让预训练模子文本窗口可以拓展到无限的计划。

也在微软的phi系列模子上获得了验证。

但要真正扩展到那么长的长度，还需要解决效率问题以及长文本数据和算力问题，这些不是我目今阶段关注的重点。

我们现在更关注推理能力的提升，也就是深推理这方面。

量子位：会继续研究奖励模子吗
？

MSRA张丽：下一步我们可能会做三件事。

第一是继续优化奖励模子。

第二是进一步提升战略模子能力，希望它能学会更像人类的高级推理方法，好比自动提问或self-reflection之外的其他推理方法。

第三是扩展使命领域，除了数学外，我们还想扩展到高难度的代码推理使命，最终实现通用的深度推理能力。

量子位：解数学题一定是智商要求最高的使命吗
？

MSRA张丽：我以为是的。数学推理基本上是大语言模子中最要求程序执行能力和逻辑严谨性的使命类型。

有些证实题数学家需要花几百年才华证实出来，我小我私家以为它应该是智能天花板的一种体现。

量子位：有种说法以为各人对提升数学能力的研究更多是由于它效果唯一、数据全且易验证，数学能力一定代表智商天花板吗
？

MSRA张丽：数学使命确实更容易着手研究，效果更容易验证，但要真正提升数学推理能力并禁止易。

好比FrontierMath这个高难度数学基准测试，由多名数学家出题，现在最强的模子在上面的准确率也只有2%左右。

目今数学研究更多是由于数据相对富厚，条件较量成熟，判断优劣更明确。

有些非证实题甚至不需要看办法，看谜底对差池就可以了，以是可能给人感受大模子数学能力好做。

人类的其他重大使命可能现在各方面研究条件还不敷成熟，以是感受各人都在做数学能力。

但真正让大模子成为数学家可信任的助手，这条路还很长。

论文：https://arxiv.org/abs/2501.04519

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