Iterative Foundation Model Fine-Tuning on Multiple Rewards

📄 arXiv: 2511.00220v1 📥 PDF

作者: Pouya M. Ghari, Simone Sciabola, Ye Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-10-31

备注: Accepted to NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出基于多重奖励的迭代式基础模型微调方法，提升生成任务性能

🎯 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: 基础模型微调 强化学习 多重奖励 迭代优化 文本生成 药物发现 序列生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在文本生成和药物发现等任务中，仅使用单一奖励信号进行优化，忽略了多重评估标准的需求。
  2. 论文提出一种基于强化学习的迭代微调策略，利用多个奖励信号来微调基础模型，从而提升生成质量。
  3. 实验结果表明，该方法在文本、生物序列和小分子生成等多个领域优于现有技术水平的方法。

📝 摘要（中文）

微调基础模型已成为生成具有特定期望属性对象的一种有效方法。强化学习(RL)为此目的提供了一个有效的框架，使模型能够生成最大化给定奖励函数的输出。然而，在诸如文本生成和药物发现等许多应用中，使用单一奖励信号进行优化可能并非最优，因为通常需要多个评估标准。本文提出了一种新颖的基于强化学习的方法，用于使用多个奖励信号微调基础模型。通过在这些奖励上采用迭代微调策略，我们的方法推广了最先进的基于RL的方法。我们进一步提供了理论分析，深入了解了多重奖励RL微调的性能。跨越文本、生物序列和小分子生成等不同领域的实验结果表明，与最先进的基线相比，所提出的算法是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基础模型微调过程中，如何有效利用多个奖励信号的问题。现有方法通常只关注单一奖励，无法满足实际应用中对生成结果的多样化需求，例如在药物发现中，需要同时考虑药物的活性、选择性和毒性等多个指标。

核心思路：论文的核心思路是采用迭代式微调策略，在多个奖励信号之间进行交替优化。通过这种方式，模型可以逐步学习到不同奖励之间的权衡，从而生成更符合期望的输出。这种迭代的方式允许模型逐步适应多个目标，避免了单次优化可能导致的局部最优解。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 初始化基础模型；2) 定义多个奖励函数，每个奖励函数对应一个评估标准；3) 使用强化学习算法（如策略梯度）针对每个奖励函数进行微调；4) 迭代执行步骤3，每次迭代选择不同的奖励函数；5) 最终得到一个能够平衡多个奖励的模型。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其迭代式的微调策略。与传统的单目标优化方法相比，该方法能够更好地处理多个奖励信号之间的冲突，从而获得更优的生成结果。此外，论文还提供了理论分析，为多重奖励RL微调的性能提供了理论依据。

关键设计：论文中没有明确指出关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，但可以推断，强化学习算法的选择（例如，PPO、REINFORCE等）以及奖励函数的具体形式是影响性能的关键因素。此外，迭代次数和每次迭代的学习率也需要仔细调整，以保证模型的收敛性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在文本、生物序列和小分子生成等多个领域均优于现有技术水平的方法。具体性能数据未在摘要中给出，但强调了该方法在不同领域的有效性，表明其具有良好的泛化能力。与state-of-the-art基线方法相比，该方法能够更好地平衡多个奖励信号，从而获得更优的生成结果。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于文本生成、药物发现、材料设计等领域。在文本生成中，可以生成更符合用户需求、风格多样的文本内容。在药物发现中，可以设计出具有更好活性、选择性和安全性的候选药物。在材料设计中，可以优化材料的性能，例如强度、导电性等。该方法有望加速相关领域的研发进程，并创造更大的经济和社会价值。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning foundation models has emerged as a powerful approach for generating objects with specific desired properties. Reinforcement learning (RL) provides an effective framework for this purpose, enabling models to generate outputs that maximize a given reward function. However, in many applications such as text generation and drug discovery, it can be suboptimal to optimize using a single reward signal, as multiple evaluation criteria are often necessary. This paper proposes a novel reinforcement learning-based method for fine-tuning foundation models using multiple reward signals. By employing an iterative fine-tuning strategy across these rewards, our approach generalizes state-of-the-art RL-based methods. We further provide a theoretical analysis that offers insights into the performance of multi-reward RL fine-tuning. Experimental results across diverse domains including text, biological sequence, and small molecule generation, demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm compared to state-of-the-art baselines.