IT之家 5 月 14 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（5 月 13 日）发布博文，报道称英伟达联合推出 NemotronResearchToolN1 系列模型，受 DeepSeekR1 启发，采用新型强化学习（RL）范式，强化模型推理能力。
大型语言模型（LLMs）通过外部工具提升性能已成为热门趋势，这些工具帮助 LLMs 在搜索引擎、计算器、视觉工具和 Python 解释器等领域表现出色。但现有研究依赖合成数据集，无法捕捉明确的推理步骤，导致模型仅模仿表面模式，而非真正理解决策过程。
为了提升 LLMs 的工具使用能力，现有方法探索了多种策略。主要包括两方面：第一，数据集整理和模型优化。研究者创建大规模监督数据集，并应用监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）强化学习等技术，将 LLMs 与外部工具整合，扩展其功能。
第二，改进推理过程。从传统的训练时扩展转向测试时复杂策略。早期方法依赖步骤级监督和学习奖励模型，指导推理轨迹。
这些方法虽有效，却仍受限于合成数据的不足。研究者指出，通过这些策略，LLMs 能处理单轮或多轮工具调用，但缺乏自主推理的深度。
英伟达联合宾夕法尼亚州立大学、华盛顿大学，组建专业团队，合作开发 NemotronResearchToolN1 系列，针对现有方法的局限性，借鉴 DeepSeekR1 的成功，开发轻量级监督机制，专注于工具调用的结构有效性和功能正确性。
NemotronResearchToolN1 系列并非依赖显式标注的推理轨迹，而是采用二元奖励机制，让模型自主发展推理策略。
研究者统一处理了 xLAM 和 ToolACE 等数据集（提供单轮和多轮工具调用轨迹）的子集，并设计了轻量级提示模板，指导工具生成过程。
该模板使用 ... 标签明确指示中间推理，并用 toolcall ... 标签封装工具调用，这样避免了过度拟合特定提示模式。
主干模型为 Qwen2.57B / 14B，并测试了 LLaMA 系列变体，以评估泛化能力。在 BFCL 基准测试中，NemotronResearchToolN17B / 14B 模型表现出色，超越了 GPT4o 等封闭源模型，以及 xLAM270B 和 ToolACE8B 等专用微调模型。
与相同数据源的 SFT 基准相比，该模型优势明显，证明了 RL 方法的有效性。在 APIBank 基准上，ToolN17B / 14B 的准确率分别比 GPT4o 高出 4.12% 和 5.03%。这些结果验证了新方法的潜力，帮助 LLMs 更自主地生成推理策略。研究者总结认为，这标志着从传统 SFT 向 RL 范式的转变。
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