方法论对比
传统监督学习需要大量标注数据(包括工具选择标注和执行轨迹标注),而ReCall的RL方案通过奖励信号自动优化策略,具有三大核心优势:
- 数据效率提升:减少90%以上的标注成本
- 探索能力增强:模型能发现人类未标注的优化路径
- 动态适应能力:实时适应新工具和场景变化
優位性の技術的実現
具体体现在:
1)分层奖励设计:对工具选择、参数生成、结果验证分别设计奖励函数
2)课程学习机制:从简单任务逐步过渡到复杂工具组合
3)离线-在线混合训练:结合历史数据和实时交互进行策略优化
实际效果验证
在FlashRAG评估中,相比监督学习方法,RL方案在多跳问答任务上的成功率提升27%,工具调用错误率降低42%,尤其在处理未见过的工具组合时表现突出。
この答えは記事から得たものである。ReCall: 強化学習による道具の呼びかけ推論のための大規模モデルの学習について