过程监督：提升推理性能的基石 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常重要的概念：过程监督（Process Supervision），以及它在提升推理能力方面所扮演的关键角色。具体来说，我们将重点关注过程奖励模型（Process Reward Model，简称PRM），并分析其相对于仅奖励最终结果的传统方法所具有的优势。 为什么需要过程监督？ 在人工智能领域，特别是大语言模型（LLM）中，我们常常面临一个挑战：如何有效地训练模型，使其不仅能够给出正确的答案，还能以一种可理解、可解释的方式得出这些答案。传统的训练方式通常只关注最终结果的正确性，而忽略了中间的推理过程。这种方法存在几个明显的缺陷： 信用分配问题（Credit Assignment Problem）： 如果最终结果是错误的，我们很难确定是哪个推理步骤导致了错误。是最初的理解偏差，还是中间的某个计算错误，亦或是最后的整合出了问题？缺乏中间信息的反馈，模型难以精确地学习和改进。 稀疏奖励问题（Sparse Reward Problem）： 在复杂的推理任务中，模型可能需要经过许多步骤才能得到最终结果。如果只有最终结果的奖励信号， …