RLHF：如何通过人类反馈训练更对齐的大型语言模型

大型语言模型（LLMs）如GPT-4、Gemini、Claude和Llama等，由于其庞大的数据训练集（超10^12个token），具备了广泛的知识和流畅的语言表达能力。然而，将这些潜在能力转化为友好、无害且诚实的AI助手，还需要将模型行为与人类偏好和价值观对齐。目前，实现这一目标的关键技术是通过人类反馈进行强化学习（RLHF）。 RLHF的过程大致分为两个阶段：首先，训练一个奖励模型（RM）来学习人类的偏好；其次，利用奖励模型通过强化学习（RL）优化初始的监督微调（SFT）语言模型，使其根据奖励模型的反馈不断改进回应质量。 在第一阶段，即奖励模型训练阶段，研究者会选择多样性的输入文本（prompt），并让模型生成若干个候选回应。然后，将相同prompt的成对回应展示给人类标签员，让他们选择偏好哪一个回应。通过收集大量的偏好数据，可以训练一个奖励模型，使其能够对回应的质量进行评分。 具体来说，这个过程涉及计算奖励模型的损失函数。损失函数通过比较两个成对回应的得分差来衡量模型的表现。如果模型对偏好回应的评分高于非偏好回应，损失就较低；反之，则较高。训练奖励模型时，算法会尽量减少这个损失，从而使模型更好地捕捉人类偏好。 在第二阶段，即强化学习优化阶段，利用第一阶段训练好的奖励模型来指导初始语言模型的优化。这一阶段的核心在于计算一个综合目标函数，该函数结合了奖励模型的评分和初始模型与参考模型之间的KL散度（衡量两个模型输出分布的差异）。目标是最大化这种综合评分，即尽可能得到高奖励评分，同时避免初始模型与参考模型之间的输出分布差异过大。 具体实现时，算法会通过一系列步骤来完成这一目标：首先，使用当前的策略模型生成回应；然后，将这些回应与原有数据一起输入到奖励模型中，计算每个回应的综合得分；最后，根据这些得分调整策略模型的参数，使其生成更好的回应。通过这种迭代的方式，模型逐渐学会了如何更好地与人类偏好对齐，从而生成更贴近人类价值观和需求的回应。 这一过程对提升AI助手的可用性和安全性至关重要。通过RLHF技术，可以让AI在动生成回应时不仅追求准确性，还能考虑人类的情感和伦理。例如，当用户提出可能引发不适的问题时，经过对齐的模型可以避免给出不当的回应。 除上述技术细节外，这一方法的成功还归功于跨学科的合作，包括机器学习、自然语言处理、心理学和社会学等领域的研究人员共同参与，以确保模型对齐过程中充分考虑人类价值和行为的复杂性。 业内人士表示，RLHF技术的引入，标志着AI助手不再是简单的“知识检索器”，而是朝着更加智能、更加人性化的方向发展。这不仅提升了用户体验，也大幅增强了AI助手在实际应用中的可信度和可靠性。此外，这种方法不仅适用于LLMs，也可以扩展到其他类型的生成式AI，如图像生成和语音合成，进一步推动AI技术的全面发展。 相关公司背景方面，例如OpenAI和Anthropic等，已经将RLHF技术成功应用于他们的顶尖大型语言模型产品中，通过不断的人机交互优化，使其在各种任务中表现得更加自然和贴心。