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摘要：语言模型反思自身推理过程的能力为解决复杂问题提供了关键优势。尽管最近的大部分研究都聚焦于这种能力在强化学习期间是如何发展的，但我们发现，它实际上在更早的阶段——即模型的预训练阶段——就开始显现。为了研究这一点，我们在思维链中故意引入错误，并测试模型是否仍能通过识别并纠正这些错误来得出正确答案。通过追踪预训练不同阶段的性能表现，我们观察到这种自我纠错能力很早就出现了，并且随着时间的推移稳步提升。例如，一个在4万亿个标记（tokens）上进行预训练的OLMo2-7B模型在我们的六项自我反思任务中展现出了自我纠错能力。Huggingface链接：Paper page，论文链接：2504.04022

研究背景和目的

随着人工智能技术的不断发展，尤其是大型语言模型（LLMs）的崛起，人们越来越关注这些模型在不同任务上的表现及其背后的推理机制。语言模型的一个核心能力是反思，即模型能够对其自身的推理过程进行回顾和分析，以纠正错误或改进答案。这种反思能力对于解决复杂问题至关重要。然而，关于这种反思能力是如何在模型的学习过程中发展而来的，学术界尚存在诸多争议。大多数近期的研究聚焦于强化学习（RL）期间反思能力的形成，但本研究则提出了不同的观点，即反思能力实际上在模型的预训练阶段就开始显现，并随着时间的推移而逐渐增强。

本研究的主要目的是系统地探讨预训练过程中语言模型反思能力的发展情况。具体来说，我们希望通过构建一系列包含故意错误的思维链（Chain-of-Thought, CoT）数据集，来测试模型是否能够识别并纠正这些错误，从而得出正确的答案。通过追踪不同预训练阶段的模型性能，我们旨在揭示反思能力的早期出现及其随时间的演进规律。此外，我们还希望通过本研究为语言模型反思能力的评估提供一套全面的框架和基准。

研究方法

数据集构建

为了研究语言模型的反思能力，我们构建了两类数据集：情境反思（Situational-Reflection）数据集和自我反思（Self-Reflection）数据集。

1. 情境反思数据集：这类数据集涉及模型对来自其他源（如另一个模型）的信息进行反思。我们通过一个多步骤的管道来创建这些数据集，首先提示一个大型语言模型（LLM）生成包含故意错误的思维链（对抗性CoT），然后将其附加到原始问题之后，并在开头添加一个触发词（如“Wait,”），以提示模型进行自我反思。我们针对代码推理、知识获取、逻辑推理和数学等领域创建了六个情境反思数据集。

2. 自我反思数据集：这类数据集涉及模型对其自身生成的输出进行反思。我们通过执行预训练模型来生成错误的思维链，并将这些错误的思维链作为对抗性上下文附加到原始问题之后。同样，我们在开头添加了一个触发词来提示模型进行自我反思。我们只保留了所有模型检查点都回答错误的问题，以确保数据集专注于模型的反思能力。

模型评估

我们使用了来自OLMo-2和Qwen家族的多个预训练模型检查点来评估我们的数据集。对于每个数据集和任务，我们计算了准确率（Accuracy）、显式反思率（Explicit Reflection Rate）、显式反思准确率（Explicit Reflection Accuracy）和隐式反思准确率（Implicit Reflection Accuracy）等指标。此外，我们还开发了一个基于提示的分类器来检测模型输出中是否包含显式反思。

实验设置

我们的实验使用了vLLM推理框架来托管OLMo-2和Qwen模型，并使用SGLang来托管DeepSeek-V3模型。我们使用了一个包含AMD MI300x加速器的集群来调度作业。

研究结果

反思能力的早期出现

我们的研究结果表明，即使在预训练的早期阶段，模型就已经展现出了反思能力。随着预训练的进行，模型越来越擅长识别和纠正思维链中的错误，其反思能力也随之稳步提高。例如，一个在4万亿个标记上进行预训练的OLMo2-7B模型在我们的六项自我反思任务中均展现出了自我纠错能力。

显式反思与隐式反思

我们发现，显式反思（即模型输出中明确包含对先前推理错误的识别）在情境反思和自我反思任务中均占据主导地位。然而，随着预训练的进行，隐式反思（即模型在没有明确识别先前推理错误的情况下仍得出正确答案）的贡献逐渐减少。这表明，随着模型能力的增强，它们越来越倾向于通过显式反思来纠正错误。

反思能力与预训练计算量的关系

我们的研究还揭示了反思能力与预训练计算量之间的正相关关系。随着预训练计算量的增加，模型的反思能力显著提高。这表明，通过增加预训练的计算资源，我们可以有效地提升模型的反思能力。

情境反思与自我反思的比较

虽然情境反思和自我反思都涉及模型的反思能力，但它们在任务难度和模型表现上存在差异。情境反思任务通常比自我反思任务更容易，因为情境反思任务中的对抗性思维链是由另一个模型生成的，而自我反思任务中的对抗性思维链则是由被评估模型自身生成的。然而，随着预训练的进行，模型在自我反思任务上的表现也逐渐提高，这表明它们越来越擅长识别并纠正自身推理过程中的错误。

研究局限

尽管我们的研究在语言模型反思能力的评估方面取得了一些进展，但仍存在一些局限性。

1. 数据集规模：虽然我们构建了六个情境反思和自我反思数据集，但它们的规模仍然相对较小。未来工作可以进一步扩大数据集的规模，以更全面地评估模型的反思能力。

2. 模型选择：我们主要使用了来自OLMo-2和Qwen家族的模型来评估我们的数据集。未来工作可以引入更多不同家族的模型来验证我们的发现是否普遍适用于所有大型语言模型。

3. 触发词的作用：我们在数据集中添加了触发词（如“Wait,”）来提示模型进行自我反思。然而，触发词的作用及其对不同模型的影响仍有待进一步研究。

4. 显式反思与隐式反思的区分：我们开发了一个基于提示的分类器来检测模型输出中是否包含显式反思。然而，该分类器的准确性和鲁棒性仍有待提高。未来工作可以探索更先进的分类技术来更准确地区分显式反思和隐式反思。

未来研究方向

基于本研究的结果和局限，我们提出以下未来研究方向：

1. 扩大数据集规模：构建更大规模的情境反思和自我反思数据集，以更全面地评估不同模型的反思能力。

2. 引入更多模型家族：使用来自不同家族的模型来验证我们的发现是否普遍适用于所有大型语言模型。这将有助于揭示不同模型在反思能力方面的共性和差异。

3. 深入研究触发词的作用：进一步探索触发词对不同模型反思能力的影响，并开发更有效的触发机制来提示模型进行自我反思。

4. 改进显式反思分类器：开发更先进的分类技术来更准确地区分显式反思和隐式反思。这将有助于我们更深入地理解模型的反思机制。

5. 探索反思能力的应用：将反思能力应用于更广泛的自然语言处理任务中，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。通过在实际应用中验证反思能力的有效性，我们可以进一步推动其在人工智能领域的发展和应用。

6. 研究反思能力的可解释性：深入探索模型反思能力的可解释性，揭示其背后的推理机制和决策过程。这将有助于我们更好地理解模型的行为和性能，并为未来的模型改进提供指导。

综上所述，本研究在语言模型反思能力的评估方面取得了一些初步进展，但仍存在许多挑战和未来研究方向。我们相信，随着研究的不断深入和技术的不断发展，我们将能够更好地理解和利用语言模型的反思能力，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。