LLM训练基石：RLHF是关键，还有哪些替代技术？
人工智能领域的一个重要技术是训练大型语言模型（LLM）。在人工智能和机器学习的快速发展中,RLHF(使用人类反馈的强化学习)被看作是训练LLM不可或缺的重要组成部分。作为现代LLM训练流程中的关键步骤,能将人类倾向性的理解结合到模型优化中,提升模型的安全性和实用性。
LLM的训练流程
在语言学习模型（LLM）的典型训练流程中，首先进入“预训练”阶段，模型通过分析海量无标签文本数据学习语言知识，并采用自监督学习策略在文本语料库上训练，目标是预测接下来的词汇。其次是“监督式微调”阶段，此时模型利用小规模、高质量的“指令-输出”配对数据进行精准训练，以确保精确响应用户指令。最后进入“对齐”阶段，通过强化学习和人类反馈对模型进行微调，保证输出结果符合用户期望和安全要求。整个流程旨在高效构建一个能准确理解并响应用户输入的优质模型。
（图片来自 InstructGPT 论文）
RLHF的三个关键步骤
而RLHF的过程可以分成三个主要步骤:监督式微调、创建奖励模型以及近端策略优化。在监督式微调阶段,机器学习模型根据预设的规则和人工提供的反馈进行初步训练。接下来,创建奖励模型的阶段是对初步训练结果的回馈与调整,以进一步优化模型。最后,在近端策略优化阶段,模型的性能会通过实际场景的检验和模拟应用进行深度优化。
（图片来自 InstructGPT 论文）
Llama 2: RLHF的新进展
Meta AI 的 Llama 2 语言模型独创性地运用了强化学习人类反馈（RLHF），展现了与先前模型不同的训练策略。区别于InstructGPT的策略，Llama 2 构建了两个分别针对输出有用性和安全性的奖励模型，并通过一个边际损失参数，精确衡量模型响应之间的差异。此模型亦引入了拒绝采样策略，选择高奖励样本以优化训练过程。Llama 2 以其创新方法，在模型的安全性和实用性方面均实现了显著提升，为AI领域的研究和发展带来了新的可能。
新兴的替代技术
当然,作为一种在LLM训练中得以广泛应用的技术,RLHF也面临着挑战和替代。在最近的一些论文研究提出了一些可以替代RLHF的技术,如在"Constitutional AI"的研究论文中，作者提出了一套基于人类所给出的规则列表的自训练机制。这种方法，在某种程度上，与之前探讨过的"InstructGPT"论文中采用的一种强化学习策略颇为相似。除此之外还有一些研究提出过红队测试、直接偏好优化等技术。这些新兴技术在理论上看似具有良好的应用潜力,但其效用和适应性尚需通过实际应用与效果指标进行验证。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2212.08073
实际上,RLHF已经在多项实践中展现出其关键作用。然而，是否应该将这些替代技术投入实际应用仍是一个悬而未决的问题。
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