Expert Iteration：一种无需人工标注即可显著提升大语言模型推理能力的简单方法核心

一、引言：为什么需要Expert Iteration？

在大语言模型的监督微调（SFT）中，一个核心痛点在于：高质量的推理轨迹数据非常稀缺且制作成本高昂。人类专家编写复杂的数学推导或代码逻辑耗时费力，这严重制约了模型推理能力的提升。

Expert Iteration（EI） 正是为了解决这一难题而生的"自举"（Bootstrapping）方法。其核心思想是：让模型自己生成多种解答方案，通过自动化验证器筛选出正确解，再用这些"专家级"答案反过来训练模型，形成一个自我强化的闭环。

这种方法特别适用于数学解题和代码生成等领域，因为这类问题的正确性可以通过计算或单元测试进行自动化验证。

二、Expert Iteration的核心流程

EI是一个简洁而高效的迭代循环，主要包含以下核心步骤：

该循环将持续进行多轮。随着迭代的推进，模型生成正确答案的概率会逐渐提高，训练数据的质量和数量也随之增长，从而驱动模型性能稳步提升。

三、关键技术组件与实现细节

1. 并行生成（Rollouts）

"Rollout"是指模型针对同一个问题采样生成多个候选解答。关键参数 G 代表每个问题生成的解答数量（例如 G=4）。

• 权衡 ：增加 G 会提高计算成本，但同时也能增加至少找到一个正确答案的概率，并为训练集提供更多数据。

• 实现建议 ：为实现高吞吐量 的生成，推荐使用专门的推理服务器（如 vLLM ），它能利用高效的PagedAttention和KV缓存技术，远超标准 model.generate() 方法的效率。

2. 验证器/评分器（Verifier/Grader）

验证器是EI流程自动化的关键，它替代了昂贵的人力审查。一个健壮的验证器需要：

• 答案提取 ：从模型输出的文本中（例如在 <answer>...</answer> 标签内）准确提取出最终答案。

• 格式归一化 ：处理空格、LaTeX格式（如 \frac{1}{2} 与 1/2）、去除"boxed"包装等，将答案标准化。

• 等价性判断：进行数值或符号层面的等价性检查，而不仅仅是字符串匹配。

3. 训练目标

最简单直接的训练方式，就是使用筛选出的"正确解答"对模型进行标准的监督微调 。训练时需要注意只对回答部分计算损失 ，通常在标签中会将提示词部分的位置标记为 -100 来屏蔽损失计算，防止模型学习"预测问题本身"。

四、系统架构设计与伪代码实现

一个高效且实用的EI系统，通常会将"生成"和"训练"两大任务进行物理分离。

🎯 架构设计：双GPU分离部署

• 推理GPU ：专门运行 vLLM 引擎，负责高速、大批量的答案生成（Rollout）。

• 训练GPU ：专门运行 Hugging Face Transformers 训练栈，负责计算密集型的模型参数更新。

这种分离架构的优势：

• 避免资源争抢（例如优化器状态与KV缓存竞争显存）。

• 系统设计更清晰，便于独立优化和扩展。

• 能充分发挥各自框架的优势。

🛠️ 伪代码实现

以下是EI核心循环的关键步骤伪代码：

步骤1: 使用vLLM为每个问题生成多个解答

from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化vLLM推理引擎（部署在独立GPU上）
llm = LLM(
    model="Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B",
    device="cuda:1",
    dtype=torch.bfloat16,
    enable_prefix_caching=True  # 启用前缀缓存加速
)

# 设置采样参数，每个提示词生成n个候选答案
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=1.0,
    top_p=1.0,
    n=4,                     # G=4，每个问题生成4个答案
    max_tokens=1024,
    stop=["</answer>"],
)
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)  # 批量高效生成

步骤2: 使用验证器筛选正确解答

def reward_fn(model_output, gold_answer):
    # 实现答案提取、标准化和等价性判断的逻辑
    # 返回一个字典，例如 {"reward": 1.0} 或 {"reward": 0.0}
    ...

good_examples = []
for i, output in enumerate(outputs):
    gold_answer = gold_answers[i]
    for candidate in output.outputs:
        if reward_fn(candidate.text, gold_answer)["reward"] == 1.0:
            # 收集高质量的 <问题， 答案> 对
            good_examples.append({
                "prompt": prompts[i],
                "response": candidate.text
            })

步骤3: 使用Hugging Face Transformers进行监督微调

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B").cuda()  # 部署在训练GPU上
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B")

# 准备训练数据：将prompt和response拼接，并在计算损失时mask掉prompt部分
# ... (数据准备代码)

# 使用标准的SFT流程进行微调
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./ei_sft_checkpoint",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    num_train_epochs=1,
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset)
trainer.train()

步骤4: 将更新后的模型权重热加载到vLLM引擎

def load_policy_into_vllm_instance(trained_model, vllm_engine):
    """
    核心：将训练好的模型权重直接热交换到正在运行的vLLM引擎中，
    无需重启引擎或进行耗时的磁盘I/O操作。
    """
    state_dict = trained_model.state_dict()
    # 获取vLLM引擎内部的模型引用
    llm_internal_model = vllm_engine.llm_engine.model_executor.driver_worker.model_runner.model
    # 直接加载权重
    llm_internal_model.load_weights(state_dict.items())

五、实战建议与常见问题

• 如果初始模型很弱怎么办？ 可以调高 G 值（生成更多候选答案），以增加获取正确解答的机会，为后续迭代积累"种子"数据。

• 为什么不用Hugging Face的 model.generate()？ 在需要大规模、持续生成的EI或RLHF场景中，vLLM等专用推理引擎在吞吐量和内存效率上具有数量级优势。

• 每次迭代都要保存和重新加载模型吗？ 最佳实践是像上述伪代码一样，直接进行权重热加载，这能避免磁盘I/O和引擎重启开销，极大加速迭代周期。

六、总结

Expert Iteration 是一种强大而实用的模型自我提升范式 。它巧妙地将采样多样性 、自动化验证 和监督微调结合在一个闭环中，能够持续地将模型的"成功尝试"蒸馏为自身的训练数据。

这种方法降低了对人工标注数据的依赖，是快速提升大语言模型在可验证领域（如数学、编程）推理性能的有效手段。如果你已经拥有一个可靠的验证器，不妨尝试用EI来让你的模型"自教自学"，实现性能的滚动增长。

希望这篇文章能为你的大模型优化实践提供新的思路！