RLSF: Fine-tuning LLMs via Symbolic Feedback

📄 arXiv: 2405.16661v3 📥 PDF

作者: Piyush Jha, Prithwish Jana, Pranavkrishna Suresh, Arnav Arora, Vijay Ganesh

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.LO

发布日期: 2024-05-26 (更新: 2025-06-27)

💡 一句话要点

RLSF：通过符号反馈微调大语言模型，提升领域推理和逻辑对齐能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型微调 符号反馈 强化学习 领域推理 逻辑对齐

📋 核心要点

  1. 现有LLM在领域推理和逻辑对齐方面存在不足，传统微调方法未能有效利用符号推理工具提供的领域知识。
  2. RLSF利用符号推理工具生成的证书，为LLM提供token级别的细粒度反馈，纠正模型输出中的错误。
  3. 实验表明，RLSF在程序合成、化学任务和24点游戏中优于传统方法，小模型性能超越大型闭源模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已经改变了人工智能领域，但常常在需要领域特定推理和逻辑对齐的任务中表现不佳。传统的微调方法没有充分利用通过符号推理工具（例如，证明器）获得的丰富的符号领域知识，并且受到稀疏奖励和不可靠的奖励模型的限制。我们引入了通过符号反馈的强化学习（RLSF），这是一种新颖的微调范式，其中符号推理工具（例如，求解器、证明器和代数系统）为LLMs提供细粒度的反馈。RLSF使用符号工具生成的多项式大小的证书（例如，证明）来识别和纠正模型输出中的错误，提供token级别的指导，而无需可微的推理系统。这种范式弥合了符号推理和LLM微调之间的差距，能够在与领域特定约束精确对齐的同时，解决传统奖励信号的关键限制。通过广泛的评估，我们表明，我们基于RLSF的LLM微调在五个不同的应用（具有一些相关的逻辑或领域约束）上优于传统方法，即从自然语言伪代码到编程语言的程序合成、三个化学任务以及解决24点游戏。一个关键的结论是，通过RLSF进行微调能够使相对较小的LLM显著优于规模大几个数量级的闭源模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在需要领域特定推理和逻辑对齐任务中的不足。现有微调方法依赖于稀疏奖励或不可靠的奖励模型，无法有效利用符号推理工具提供的丰富领域知识，导致模型难以满足领域约束。

核心思路：论文的核心思路是利用符号推理工具（如求解器、证明器）为LLM提供细粒度的符号反馈，指导模型学习。通过分析模型输出的正确性，并利用符号工具生成的证书（如证明）来识别和纠正错误，从而实现更精确的领域对齐。

技术框架：RLSF框架主要包含以下几个阶段：1) LLM生成输出；2) 符号推理工具对LLM的输出进行验证，并生成证书；3) RLSF利用证书识别输出中的错误，并为LLM提供token级别的反馈；4) LLM根据反馈进行微调，提升性能。

关键创新：RLSF的关键创新在于利用符号反馈来指导LLM的微调。与传统的奖励信号相比，符号反馈更加细粒度、可靠，能够更有效地纠正模型输出中的错误。此外，RLSF不需要可微的推理系统，降低了实现难度。

关键设计：RLSF的关键设计包括：1) 如何选择合适的符号推理工具，使其能够有效地验证LLM的输出并生成证书；2) 如何将证书转化为token级别的反馈，指导LLM进行微调；3) 如何设计损失函数，使得LLM能够更好地学习符号反馈中的信息。论文中具体的技术细节（如参数设置、损失函数等）未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于RLSF的LLM微调在程序合成、化学任务和24点游戏中优于传统方法。更重要的是，通过RLSF进行微调能够使相对较小的LLM显著优于规模大几个数量级的闭源模型，这表明RLSF具有很高的效率和潜力。

🎯 应用场景

RLSF具有广泛的应用前景，可以应用于需要领域特定推理和逻辑对齐的各种任务，例如程序合成、化学、数学等。该方法可以提升LLM在这些领域的性能，使其能够更好地解决实际问题。此外，RLSF还可以用于开发更可靠、更安全的AI系统，例如自动驾驶、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have transformed AI but often struggle with tasks that require domain-specific reasoning and logical alignment. Traditional fine-tuning methods do not leverage the vast amount of symbolic domain-knowledge available to us via symbolic reasoning tools (e.g., provers), and are further limited by sparse rewards and unreliable reward models. We introduce Reinforcement Learning via Symbolic Feedback (RLSF), a novel fine-tuning paradigm where symbolic reasoning tools (e.g., solvers, provers, and algebra systems) provide fine-grained feedback to LLMs. RLSF uses poly-sized certificates (e.g., proofs) generated by symbolic tools to identify and correct errors in model outputs, offering token-level guidance without requiring differentiable reasoning systems. This paradigm bridges the gap between symbolic reasoning and LLM fine-tuning, enabling precise alignment with domain-specific constraints while addressing key limitations of traditional reward signals. Via extensive evaluations, we show that our RLSF-based fine-tuning of LLMs outperforms traditional approaches on five different applications (that have some associated logical or domain constraints), namely, program synthesis from natural language pseudo-code to programming language, three chemistry tasks, and solving the Game of 24. A key takeaway is that fine-tuning via RLSF enables relatively smaller LLMs to significantly outperform closed-source models that are orders of magnitude larger.