OpenAI发布了其关于提升大模型可读性的最新研究成果：用大型模型作为”证明者（Prover）“来编写解决方案，用小型模型作为”验证者（Verifier）“来检查它们，最终大模型输出可读性更高。
使用多智能体（multi-agent）博弈训练，其中一个诚实的证明者和一个狡猾的证明者编写解决方案，由一个小型模型进行检查。诚实的证明者希望说服小模型接受正确的解决方案，而狡猾的证明者则试图用有缺陷的解决方案欺骗它。
训练设置
为了激励强模型（证明者）生成人类可读的文本，使用了一种训练方案，要求强模型生成解决方案，而弱得多的模型（验证者）可以轻松验证。具体来说，使用GPT-4系列中的大型和小型模型，它们的预训练计算量相差约3个数量级，这些模型对人类编写的数学推导进行了少量监督训练。
首先，从证明模型中生成多个数学问题的解决方案，其中一些解决方案由于证明模型中自然发生的错误而不正确。然后在两个阶段之间交替进行多轮交替：
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验证者训练。训练弱验证者模型来预测证明者生成的解决方案的正确性。
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证明者训练，指导强证明者模型扮演“诚实”或“狡猾”的角色。
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在诚实角色中，会根据验证者的观点奖励得分高的 正确解决方案。
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在狡猾的角色中，反而会奖励根据验证者得分高的错误解决方案。
最初，狡猾的证明者很容易就能给出让验证者信服的不正确解决方案。但是，由于将这些不正确的解决方案添加到验证者训练的下一阶段，因此相同的漏洞在下一轮中不再具有说服力，并且证明者被迫在每一轮中探索不同的策略。一旦狡猾的证明者无法再给出让验证者信服的不正确解决方案，训练就会结束。
仅针对正确性优化的模型具有高准确性但可读性差，而仅经过监督微调的模型具有高可读性但准确性差。证明者-验证者游戏方法平衡了两者，实现了高可读性与适度准确性。
训练效果
虽然训练损失在概念上不是很清晰，但效果很好。在训练的早期和晚期检查诚实证明者的解决方案；它们变得更加详细，推理也更加仔细：
将其与训练初期和后期狡猾证明者的解决方案进行比较；缺陷变得更加微妙：
令人惊讶的是，这种易读性是可以转移的：经过更多轮训练，人类在检查解决方案时会变得更快、更准确。（这些都是相当简单的小学数学问题，因此人类的时间限制为 45 秒。）
相比之下，常规的正确性强化学习会使解决方案变得不那么清晰：人类在检查解决方案时会变得更慢，准确性更低：
https://openai.com/index/prover-verifier-games-improve-legibility/https://cdn.openai.com/prover-verifier-games-improve-legibility-of-llm-outputs/legibility.pdf
