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1st author: ‪Chengpeng Li‬ - ‪Google 学术搜索‬

paper: [2503.04625] START: Self-taught Reasoner with Tools

code: 暂未公布

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5. 总结 (结果先行)

大型语言推理模型（Large Reasoning Models, LRMs）在模拟人类复杂推理方面取得了显著进展，特别是通过长链思考（Long Chain-of-Thought, CoT）展现出分解问题、多策略探索等类人认知行为。然而，这些模型单纯依赖内部“默算”的机制，在面对复杂计算、实时信息获取或精确验证时，容易产生幻觉（hallucinations）和计算错误，限制了其在关键任务上的可靠性。

START模型贡献在于：

1. 证明了通过“提示”可以低成本、无须标注地激发LLM的工具使用潜能 (Hint-infer)。
2. 设计了一套有效的自学习框架 (Hint-RFT)，能够将这种潜能转化为模型稳定、自主的能力。

Hint-infer的巧妙之处在于它利用了LLM已有的潜在能力，通过极低的成本启动了工具学习的正反馈循环。这种“提示-推理-微调”的自学习范式，对于未来构建更强大、更可靠的AI系统具有重要的借鉴意义。

从更广阔的视角看，这项工作对于AI Agent的发展具有重要意义。START所展示的“引导-探索-内化”的学习模式，可能为训练更自主、更全能的AI Agent提供了一条可行的途径。

后续值得探索的方向包括：

• 更丰富的工具集：将Hint-infer和Hint-RFT扩展到Python解释器之外的更多工具，如搜索引擎、知识库API、物理模拟器等。
• 动态提示生成：当前提示是人工设计的，未来或许可以探索让模型自身学习生成最有效的“自我提示”来调用工具。
• 工具选择与组合：当面临多种可用工具时，模型如何学习选择最优工具或工具组合来解决问题。

1. 思想

START的核心思想在于，如何让一个预训练的LRM能够 自我教会 在其长链思考过程中适时且有效地调用外部工具（本文特指Python解释器）。研究者们意识到，直接通过指令或少量示例（few-shot prompting）来引导现有LRM在长链推理中稳定调用工具非常困难。这可能是因为模型在预训练和针对CoT的微调阶段，主要被“教导”去解决问题本身，而非学习何时以及如何求助于外部工具。

START的巧妙之处在于它提出了一种 “提示-推断-精炼” 的自学习框架，旨在唤醒并强化模型利用工具的能力。

2. 方法

START的自学习框架包含两个技术提示推断与提示拒绝采样微调：

• 提示推断 (Hint-infer)：

  • 机制：在LRM进行推理时，于特定位置（例如，在“Alternatively”、“Wait”等表示思考转换的连接词后，或在长CoT结束前）注入人工设计的、与上下文相关的“提示” (hints)，例如 “等等，这里用Python算一下也许更好” (Wait, maybe using Python here is a good idea)。
  • 效果：这类提示无需任何示例数据 (demonstration data) 即可有效激发LRM调用外部工具的潜能。对于代码生成任务，提示会更具体，包含代码模板引导模型对测试用例进行本地验证。
  • 扩展：Hint-infer本身也可以作为一种测试时增强（test-time scaling）方法，通过在推理末端多次迭代插入提示，给予模型更多“思考时间”和调用工具的机会来提升性能。

  

• 提示拒绝采样微调 (Hint Rejection Sampling Fine-Tuning, Hint-RFT)：
  这是一个两阶段的自学习与微调过程，旨在将Hint-infer诱导出的工具使用行为内化为模型的自身能力。

  1. 阶段一：引导工具感知 (Bootstrapping START-0)

     • 数据合成：使用基础LRM（如QwQ-32B-Preview）配合Hint-infer处理一批训练数据（包含数学、代码等问题）。
     • 筛选与构建 $D_{seed}$：收集那些模型仅在Hint-infer下才解决，并且包含了有效工具调用（Python代码执行）的推理轨迹。这些轨迹经过评分、过滤和必要的修改（如统一Python标识符、移除占位符），形成初始的工具使用示范数据集 $D_{seed}$。
     • 初步微调：在 $D_{seed}$ 上微调基础LRM，得到START-0模型。此时，START-0已经具备了初步的、自我驱动的工具使用意识。

  2. 阶段二：强化工具熟练度 (Developing START)

     • 数据增强与提纯：使用START-0模型，在全部训练数据上进行带有拒绝采样的推理，生成更丰富、更多样化的长链工具调用轨迹。对这些轨迹进行评分、过滤重复模式、人工修正不合理内容，保留每个问题至多一个高质量的回答，构成更优的工具使用数据集 $D_{START}$。
     • 最终微调：在 $D_{START}$ 上再次微调基础LRM（论文中表述为QwQ-32B-Preview，但逻辑上也可以是START-0），得到最终的START模型，该模型能够更熟练和自主地在长链思考中集成工具使用。

  符号解释：

  $D_{seed}$：通过Hint-infer生成的、包含成功工具调用的初始高质量轨迹集合。

  $D_{START}$：通过START-0模型配合拒绝采样生成的、质量更高、多样性更好的工具调用轨迹集合。

  QwQ-32B-Preview：论文中使用的基础大型语言模型。

  START-0：经过 $D_{seed}$ 初步微调后，具备基本工具使用能力的模型。

  START：经过 $D_{START}$ 再次微调后，具备更强工具使用能力的最终模型。

3. 优势

• 显著提升复杂推理能力：通过将精确计算、代码执行与验证等任务外包给Python解释器，有效克服了LRM在这些方面的固有弱点，减少了幻觉。
• 高效的自学习机制：Hint-infer的引入避免了大规模人工标注工具使用数据的需求，通过“提示”巧妙地诱导出模型的潜在能力，并结合RFT进行强化，实现了低成本的自我进化。
• 保留并增强长CoT的优点：START并非简单地用工具替代思考，而是在长CoT的框架内有机地集成工具，使得模型既能进行宏观的策略规划，又能借助工具处理微观的复杂执行。
• 开放性与可复现性：论文基于开源模型进行微调，并详细描述了方法，为社区提供了借鉴。

4. 实验

START在一系列具有挑战性的基准测试上展现了其有效性：

• 测试平台：
  • GPQA：博士级别的科学问答。
  • MATH (AMC23, AIME24, AIME25)：竞赛级别的数学问题。
  • LiveCodeBench：竞赛级别的代码生成问题。
• 实验结果：
  • START显著优于其基座模型QwQ-32B-Preview。例如，在AIME25上，从基座的40.0%提升至47.1%；在LiveCodeBench上，从41.4%提升至47.3%。
  • 与业界顶尖模型相比，START的性能与R1-Distill-Qwen-32B（基于671B参数模型蒸馏）和闭源的o1-Preview（可能是指GPT系列模型的某个版本）相当或有所超越。
• 消融实验与分析：
  • Hint-infer的有效性：即便仅仅在测试时对QwQ-32B-Preview使用Hint-infer，也能带来一定的性能提升，证明了提示的即时引导作用。
  • Long CoT vs. Long TIR：通过对比仅用更多长CoT数据微调的模型（QwQ-RFT）与START，证明了工具调用能力（Long TIR）是性能提升的核心驱动因素，而非仅仅是训练数据量的增加。
  • 测试时提示对START的影响：对已经微调好的START模型在测试时再使用Hint-infer，性能提升不如对基座模型明显。这间接说明START已经较好地内化了工具使用策略，外部提示的边际效益降低。