RL vs SFT：谁才是AI界的泛化王？
RL vs SFT：谁才是AI界的泛化王？
在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning，RL）和监督式微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）是两种广泛应用于模型训练的重要技术。它们在提升模型性能方面各有优势，但在泛化能力这一关键指标上，两者的表现却存在显著差异。本文将通过实验对比和理论分析，深入探讨RL和SFT在泛化能力方面的优劣。
技术原理对比
监督式微调（SFT）
SFT是一种基于监督学习的方法，其核心思想是利用已标注的训练数据对预训练模型进行进一步训练，以优化模型在特定任务上的表现。在SFT过程中，模型通过最小化预测输出与真实标签之间的差异来更新参数。这种方法的优势在于训练过程相对简单，且在有充足标注数据的情况下能够取得较好的性能。
然而，SFT的主要局限在于其泛化能力。由于过度依赖于训练数据，SFT模型往往倾向于记忆训练集中的具体实例，而不是学习可泛化的原则。这种局限性在面对分布外（out-of-distribution，OOD）数据时尤为明显，模型可能无法很好地适应新场景。
强化学习（RL）
与SFT不同，RL通过与环境的交互来学习最优策略。在RL框架下，模型（通常称为智能体）根据当前状态选择动作，然后从环境中获得奖励或惩罚作为反馈。智能体的目标是学习一个策略，使得长期累积的奖励最大化。
RL的核心优势在于其泛化能力。由于不依赖于预先标注的数据集，RL能够通过探索和试错学习到更通用的规则。特别是在复杂、多变的环境中，RL能够通过持续的交互和反馈调整策略，从而更好地适应新情况。
泛化能力实验对比
近期一项重要研究[[1]]通过设计实验，系统地比较了RL和SFT在泛化能力方面的表现。研究者使用了两个主要任务：GeneralPoints算术推理游戏和V-IRL现实世界导航任务。
文本规则泛化
在GeneralPoints任务中，模型需要根据4张牌的数值计算目标数字（默认为24）。研究发现，通过RL训练的模型能够很好地泛化到未见过的规则变体，而SFT模型则表现出明显的记忆效应，难以泛化到训练数据之外的场景。
视觉泛化
在V-IRL导航任务中，研究者进一步评估了模型在视觉输入变化下的泛化能力。结果显示，RL模型同样在视觉OOD任务中展现出更好的泛化性能，而SFT模型则难以应对视觉输入的变化。
实际应用场景
在实际应用中，选择RL或SFT需要根据具体场景和需求进行权衡。例如，在大规模语言模型中：
SFT适用于那些有大量高质量标注数据的任务，如机器翻译、文本分类等。通过SFT，模型可以快速适应特定领域的语言风格和表达习惯。
RL则更适合处理复杂、动态的场景，如对话系统、文本生成等。在这些场景中，模型需要根据上下文和用户反馈不断调整输出，RL的泛化能力能够发挥重要作用。
评估方法
评估模型的泛化能力通常采用以下几种方法[[5]]：
验证集和测试集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通过测试集评估模型在未见过数据上的表现。
交叉验证：将数据集划分为多个子集，轮流作为验证集，以减少评估结果的偏差。
自助法（Bootstrap）：通过有放回抽样构建多个训练集和测试集，评估模型在不同样本集上的稳定性。
这些方法可以帮助研究人员更准确地评估RL和SFT模型在实际应用中的泛化能力。
结论
通过对比分析，我们可以得出以下结论：
在泛化能力方面，RL显著优于SFT。RL通过与环境的交互学习可泛化的原则，而SFT则倾向于记忆训练数据。
SFT在有充足标注数据的情况下表现良好，但面对OOD数据时泛化能力有限。RL虽然训练过程更复杂，但其泛化优势使其在复杂场景中更具竞争力。
在实际应用中，应根据任务特点和资源情况选择合适的方法。对于数据充足的简单任务，SFT是理想选择；而对于复杂、动态的场景，RL则更具优势。
通过深入理解RL和SFT的差异，研究人员和开发者可以更好地选择和设计模型训练策略，以应对不同场景下的挑战。