摘要:RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback, 基于人类反馈的强化学习)是与ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Models, LLMs)出现以来,最受关注的神经网络训练方法。这里对相关的知识点,包括RLHF的工作流、主要模块、要解决的问题、偏好模型的构建方式、PPO(Proximal Policy Optimization, 近端策略优...
RLHF 主要分为奖励模型训练和近端策略优化两个步骤。奖励模型通过由人类反馈标注的偏好数据来学习人类的偏好,判断模型回复的有用性以及保证内容的无害性。奖励模型模拟了人类的偏好信息,能够不断地为模型的训练提供奖励信号。在获得奖励模型后,需要借助强化学习对语言模型继续进行微调。OpenAI 在大多数任务中使用的强化...
基于这个思想,便引出了本文要讨论的对象——RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback):即使用强化学习的方法,利用人类反馈信号直接优化语言模型。 二、实现原理 RLHF的训练过程可以分解为三个核心步骤: Language Model,LM:一个预训练语言模型 LM Reward Model,RM:训练一个奖励模型RM Reinforcement Learning,RL...
RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解：预训练一个语言模型 (LM) ；聚合问答数据并训练一个奖励模型 (Reward Model，RM) ；用强化学习 (RL) 方式微调 LM。Step 1. 预训练语言模型 首先，我们使用经典的预训练目标训练一个语言模型。对这一步的模型，OpenAI 在其第一个...
RLAIF 过程采用了两个策略:1.「蒸馏 RLAIF」,其遵循传统的 RLHF 方法,即使用偏好训练一个奖励模型,然后再将其用于训练 LLM 策略;2. 「直接 RLAIF」,其直接将 LLM 反馈用作 prompt 来输出评估分数,再将该分数用作强化学习策略训练的信号。 最后...
换而言之，传统的RLHF只会对大语言模型的整个输出进行打分，而不会揪出细节上的毛病。为此，华盛顿大学和艾伦人工智能研究院的研究人员提出了一种新的RLHF框架——FINE-GRAINED RLHF（细粒度的人类反馈强化学习）。这个RLHF框架包含多种不同类型的“打分器”（reward model），通过对语言模型输出的每句话进行评估，...
众所周知，RLHF 是 ChatGPT 和 Bard 等 LLM 成功路上不可或缺的重要一环，而现在谷歌的一项研究表明可以把 RLHF 中的 H（人类）替换成 AI，而且新提出的根据人工智能反馈的强化学习（RLAIF）在实验中的表现大体上与 RLHF 接近。可以预见，如果这项技术的有效性得到进一步验证，人类离 LLM 的训练流程又会更...
首先来从整体上看一下这部分（这里就只介绍RL部分，PTX就是加上了预训练任务）：DeepSpeed-Chat RLHF RLHF基于A2C方法，这一步包含了四个模型:Actor Model：由SFT之后的模型初始化而来。作为策略（policy）模型，用于接收上文，做出动作，预测下一个字符。学习完毕之后，我们最终使用的就是这个模型。Reference Model...
CGPO框架：打破RLHF瓶颈的全新设计 CGPO的核心在于它突破了传统RLHF对多任务学习的局限性，尤其是在奖励优化与任务目标冲突之间找到了新的平衡。通过混合评审机制，CGPO能够有效识别并消除「奖励欺骗」行为，即模型在某些任务中过度优化特定的奖励指标，进而导致其他任务的表现下降。此外，CGPO的约束优化器具备自动化调节...