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自OpenAI的o1发布以来，研究社区为提升开源LLM的高级推理能力做出了诸多努力，包括使用强大的教师模型进行蒸馏、蒙特卡洛树搜索（MCTS）以及基于奖励模型的引导搜索等方法。

本研究旨在探索一个新的研究方向：使LLM具备自回归搜索能力，即单个LLM能够进行扩展推理过程，并进行自我反思和自我探索新的策略。

为此，我们开发了一种受经典强化学习（RL）社区启发的LLM后训练范式。我们的方法成果是Satori，这是一个基于开源模型（Qwen-2.5-Math-7B）和开源数据（OpenMathInstruct-2和NuminaMath）训练的7B LLM。Satori的关键特性包括：

• • 能够在没有外部指导的情况下进行自我反思和自我探索。

• • 主要通过自我提升（强化学习）实现最先进的推理性能。

• • 在数学以外的未见领域展现出推理能力的可迁移性。

方法

我们将 LLM 推理公式化为一个顺序决策问题，其中推理是一个逐步构建和完善答案的过程。具体而言，LLM（作为智能体的策略）从输入上下文（初始状态）开始，生成一个推理步骤（动作），并更新上下文（下一个状态）。LLM重复这一过程，直到得出最终答案，并获得一个奖励，用于评估最终答案是否与真实答案相符。通过这种表述，我们可以使用强化学习训练LLM进行推理，目标是生成一系列推理步骤，以最大化预期奖励。

行动思维链推理（COAT）

实现自回归搜索的关键挑战是让 LLM 能够在没有外部干预的情况下确定何时反思、继续或探索替代解决方案。为了实现这一点，我们引入了几个特殊的元动作标记来指导 LLM 的推理过程，

• • 继续推理（<|continue|>）：鼓励 LLM 通过生成下一个中间步骤来构建其当前的推理轨迹。

• • 反思（<|reflect|>）：促使模型暂停并验证先前推理步骤的正确性。

• • 探索替代解决方案（<|explore|>）：指示模型识别其推理中的关键缺陷并探索新的解决方案。

我们将此公式称为“行动-思维链” (COAT) 推理。每个 COAT 推理步骤都是一个标记序列，从其中一个元行动标记开始。

训练架构概览

标准的 LLM 无法进行 COAT 推理，实现这一点将面临两个关键挑战：

• • 对元动作标记的无知：未经训练，LLM无法识别遇到特殊元动作标记可能需要反思或提出替代解决方案。

• • 长期决策和稀疏奖励：推理需要长期决策，奖励仅在最后出现，LLM必须在获得奖励之前采取许多正确的推理步骤，失败则迫使其从初始状态重新开始。由于奖励稀缺，但奖励对于推动强化学习进展至关重要，这使得学习变得困难。

为解决这两个挑战，我们提出了一个两阶段训练框架：

• • 小规模格式微调阶段，帮助基础LLM内化COAT推理格式。

• • 大规模的强化学习阶段，利用强化学习与“重启和探索”（RAE）技术。

*注： 我们同时开展的工作DeepSeek-R1采用了类似的训练框架，即先进行小规模冷启动 SFT，然后进行大规模 RL 训练。尽管两项工作在这一高级理念上是一致的，但我们的工作在关键方法上与 R1 有所不同，包括数据合成框架和 RL 算法。

通过模仿学习进行格式调整

此阶段旨在微调预先训练的基础 LLM，以模仿一些具有 COAT 推理格式的已证明的推理轨迹。为了合成这种结合反复试验的 COAT 轨迹，我们提出了一个利用三个 LLM 的多智能体数据合成框架：

• • Generator：给定一个输入问题，生成器使用经典的 CoT 技术为给定的输入问题生成多条推理路径。

• • Critic：评论家评估生成器生成的推理路径的正确性，提供反馈以改进推理并解决次优步骤。

• • Reward Model：奖励模型对细化的推理路径进行评分，并选择最有效的路径作为最终的演示轨迹。

这三个模型协作构建了高质量的演示轨迹。我们观察到，少量（10K）的演示轨迹足以使基础 LLM 遵循 COAT 推理格式。

通过强化学习实现自我提升

通过格式调整，LLM 采用了 COAT 推理风格，但难以推广到未见过的问题。强化学习阶段旨在激励利用自我反思来改善推理的实际能力。我们从格式调整后的 LLM 开始，并使用经典 PPO 算法和另外两个关键策略进一步优化它，

• • 重启和探索 (RAE)：受Go-Explore的启发，我们训练 LLM 策略，使其不仅从问题陈述进行推理，而且还从过去轨迹中采样的中间步骤进行推理，无论正确与否。我们还添加了探索奖励以鼓励更深入的思考，从而进一步增加策略得出正确答案的机会。

• • 迭代式自我改进：策略可能会收敛到局部次优，无法进一步改进。受Kickstarting的启发，在每一轮强化学习训练之后，我们通过监督微调将当前教师策略的知识提炼到学生模型（基础 LLM）中。然后，从新微调的 LLM 开始，我们再进行一轮强化学习训练。

基准性能

Satori 在领域内推理基准（数学推理）和领域外基准（一般推理任务）上进行了评估。所有结果均以贪婪采样的零次传递@1 准确率报告。

评估任务

• • 数学推理基准：GSM8K、MATH500、AMC2023、AIME2024 和OlympiadBench。除 GSM8K 外，其他所有数据集都具有竞赛级问题。

• • 通用领域推理基准：
  逻辑推理：FOLIO、BoardgameQA（BGQA）。
  代码推理：CRUXEval。
  常识推理：StrategyQA（STGQA）。
  表格推理：TableBench。
  领域特定推理：MMLUPro STEM 子集（STEM），包括物理、化学、计算机科学、工程、生物和经济学。

数学推理基准

Satori-Qwen-7B 取得了 SOTA 性能，并超越了使用相同基础模型（Qwen-2.5-Math-7B）的 Qwen-2.5-Math-7B-Instruct。经过第二轮训练后，Satori-Qwen-7B（第二轮）在困难任务上表现出更强的性能。

通用领域推理基准

Satori-Qwen-7B仅接受数学数据集训练，在各种领域外推理基准上表现出很强的可迁移性，并且远远优于 Qwen-2.5-Math-7B-Instruct。此外，尽管未接受其他领域的训练，Satori-Qwen-7B 的性能也与其他小规模通用指令模型相当甚至超过。

更多测试结果可以查看原文：

https://satori-reasoning.github.io/blog/satori/

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2月15日上午11点，青稞Talk 第38期，Satori第一作者、MIT博士生沈茂昊，将直播分享《Satori：通过训练LLM做自回归搜索来增强推理能力》。

分享嘉宾

沈茂昊，MIT EECS系四年级博士生，长期和MIT-IBM Watson AI lab 合作，本科毕业于UIUC ECE系。研究兴趣包括提升AI系统的可靠性，不确定性估计，以及涉及LLM的多个方向，包括提升LLM的推理能力等，曾在ICML、NeurIPS、AAAI等AI学术会议发表多篇论文。

主题提纲

Satori：通过训练LLM做自回归搜索来增强推理能力

1、O1 类推理模型的技术路线
2、Satori 推理模型及两阶段训练解析
- 行动思维链 COAT 推理范式
- 小规模格式微调
- 大规模的强化学习阶段
3、Satori 的推理能力及泛化讨论

成果连接

Paper：https://arxiv.org/pdf/2502.02508
Project：https://satori-reasoning.github.io

直播时间

2月15日（周六）11:00 – 12:00