我們將初始語言模型的微調任務建模爲強化學習（RL）問題，因此需要定義策略（policy）、動作空間（action space）和獎勵函數（reward function）等基本要素。 一種比較有效的做法是“pair-wise”，即給定同一個prompt，讓兩個語言模型同時生成文本，然後比較這兩段文本哪個好。 最終，這些不同的排序結果會通過某種歸一化的方式變成標量信號（即point-wise）丟給模型訓練。 枱上面盆 預訓練模型可以在人工精心撰寫的語料上進行微調，但這一步不是必要的。
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這是因爲研究人員發現不同的標註員，打分的偏好會有很大的差異（比如同樣一段精彩的文本，有人認爲可以打1.0，但有人認爲只能打0.8），而這種差異就會導致出現大量的噪聲樣本。 枱上面盆2025 若改成標註排序，則發現不同的標註員的打分一致性就大大提升了。 再之後，我們需要基於這個初始語言模型產出的數據來訓練一個 獎勵模型（reward model，簡稱RM）。 一個獎勵模型（RM）的目標是刻畫模型的輸出是否在人類看來表現不錯。 即，輸入 [提示(prompt)，模型生成的文本] ，輸出一個刻畫文本質量的標量數字。
- 這是因爲研究人員發現不同的標註員，打分的偏好會有很大的差異（比如同樣一段精彩的文本，有人認爲可以打1.0，但有人認爲只能打0.8），而這種差異就會導致出現大量的噪聲樣本。
- 至此，我們有了一個初始的語言模型來生成文本，以及一個獎勵模型（RM）來判斷模型生成的文本是否優質（迎合人類偏好）。
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- 訓練時往往簡單的基於上下文信息去預測下一個詞，然後用交叉熵來計算每個詞的loss。
首先，基於前面提到的預先富集的數據，從裏面採樣prompt輸入，同時丟給初始的語言模型和我們當前訓練中的語言模型（policy），得到倆模型的輸出文本y1，y2。 顯然，打分的差值便可以作爲訓練策略模型參數的信號，這個信號一般通過KL散度來計算“獎勵/懲罰”的大小。 顯然，y2文本的打分比y1高的越多，獎勵就越大，反之懲罰則越大。 這個信號就反映了當前模型有沒有在圍着初始模型“繞圈”，避免模型通過一些“取巧”的方式騙過RM模型獲取高額reward。
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此外，文末整理了幾篇關於 RLHF 枱上面盆 最熱門的12篇必讀論文，筆者打包好掛在公衆號後臺了，感興趣的小夥伴可以在公衆號“夕小瑤的賣萌屋”後臺回覆【1212】領取。 American Standard在各種不同配置下提供多樣化浴室面盆，具備所有最新設計、並適合任何浴室尺寸。 我們的浴室面盆可用掛牆式，柱腳式，上嵌式，半嵌或甚至在檯下面。 ChatGPT的表現與以往的對話系統（或者聊天機器人）差異太大了，給大家留下了深刻的印象。
- 一種比較直觀的解釋就是，要理解生成模型的輸出內容，這份理解能力所需要的模型參數規模就得恰好是跟生成模型相近才能做到（當然，如果獎勵模型規模更大那應該更沒問題，但理論上沒必要）。
- 以語言模型爲例，大多是採用“自迴歸生成”的方式，通過循環解碼的方式來逐字或逐詞生成內容。
- 這些語言模型往往見過大量的 [Prompt,Text] 對，輸入一個prompt（提示），模型往往能輸出還不錯的一段文本。
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- 再之後，我們需要基於這個初始語言模型產出的數據來訓練一個 獎勵模型（reward model，簡稱RM）。
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顯然這種token-level的loss不能很好的從整體輸出的層面去指導模型優化方向。 一個比較有趣的觀測是，獎勵模型的大小最好是跟生成模型的大小相近，這樣效果會比較好。 一種比較直觀的解釋就是，要理解生成模型的輸出內容，這份理解能力所需要的模型參數規模就得恰好是跟生成模型相近才能做到（當然，如果獎勵模型規模更大那應該更沒問題，但理論上沒必要）。
枱上面盆: 階段3：基於 RL 進行語言模型優化
筆者讀過之後，覺得講解的還是蠻清晰的，因此提煉了一下核心脈絡，希望給對ChatGPT技術原理感興趣的小夥伴帶來幫助。 在過去幾年裏，基於prompt範式的AI生成模型取得了巨大的成功，誕生了不少有意思的AI應用，例如AI寫小說，AI寫代碼，AI畫圖甚至AI做視頻等。 前幾天，抱抱臉公司（HuggingFace）發表了一篇博客，詳細講解了ChatGPT背後的技術原理——RLHF。 網站採用SSL非對稱加密技術，而網上客戶除可選擇銀行轉帳外，亦可使用信用卡付款通道，確保一切資料安全。 枱上面盆 枱上面盆2025 所有經 Built-in Pro 買的嵌入式產品，均享有價格保障。
至此，我們有了一個初始的語言模型來生成文本，以及一個獎勵模型（RM）來判斷模型生成的文本是否優質（迎合人類偏好）。 接下來會講解如何使用強化學習(RL)來基於獎勵模型來優化初始的語言模型。 因此，訓練階段，如果直接用人的偏好（或者說人的反饋）來對模型整體的輸出結果計算reward或loss，顯然是要比上面傳統的“給定上下文，預測下一個詞”的損失函數合理的多。 例如，OpenAI 在其第一個RLHF 模型 InstructGPT 中用的小規模參數版本的 GPT-3；DeepMind 則使用了2800 億參數的 Gopher 模型。 這些語言模型往往見過大量的 [Prompt,Text] 對，輸入一個prompt（提示），模型往往能輸出還不錯的一段文本。
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例如，OpenAI在人工撰寫的優質語料上對預訓練模型進行了微調；Anthropic將他們的語言模型在“有用、真實、無害”價值觀導向的語料上做了一步模型蒸餾。 以語言模型爲例，大多是採用“自迴歸生成”的方式，通過循環解碼的方式來逐字或逐詞生成內容。 訓練時往往簡單的基於上下文信息去預測下一個詞，然後用交叉熵來計算每個詞的loss。
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爲了能刻畫模型輸出的整體質量（而不是單個詞），人們往往用BLEU或ROUGH等評價指標來刻畫模型輸出與人類偏好的相近程度，但這也僅僅是在評價的層面，模型在訓練的時候是見不到這些人類真實的偏好的。 枱上面盆2025 以下是迄今爲止關於 RLHF 的幾篇經典論文和近期熱門論文。 筆者打包好掛在公衆號後臺了，感興趣的小夥伴可以在公衆號“夕小瑤的賣萌屋”後臺回覆【1212】領取。
