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网站备案贵州电话,网络营销顾问工作内容,汕头网站推广seo,律师事务所网站方案介绍 RLHF#xff08;基于人类反馈的强化学习#xff09;是一种通过人类偏好数据训练奖励模型#xff0c;并利用强化学习微调语言模型#xff0c;使其输出更符合人类价值观和偏好的技术。 ChatGPT的RLHF 0、步骤一#xff1a;领域特定预训练#xff08;Domain Specifi…介绍RLHF基于人类反馈的强化学习是一种通过人类偏好数据训练奖励模型并利用强化学习微调语言模型使其输出更符合人类价值观和偏好的技术。ChatGPT的RLHF0、步骤一领域特定预训练Domain Specific Pre-Training使用因果语言建模目标在原始文本上对预训练的大语言模型进行微调。目的是让模型适应特定领域的语言风格和知识。1、步骤二监督微调 Supervised Fine-Tuning- 训练出人类期望初始模型SFT是在在已经预训练好的领域特定的 LLM 基础模型作为起点并在一小部分高质量的、由人类标注的“标准答案”数据或任务特定和领域特定的提示/指令回答高质量配对数据上进行微调。这一步让模型初步学会如何更好地遵循指令为后续的强化学习阶段提供一个高质量的“策略”起点。最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢与其在传统行业里停滞不前不如尝试一下新兴行业而AI大模型恰恰是这两年的大风口整体AI领域2025年预计缺口1000万人其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫学习AI大模型是一项系统工程需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】【2025最新】AI大模型全套学习籽料可白嫖LLM面试题AI大模型学习路线大模型PDF书籍640套AI大模型报告等等从入门到进阶再到精通超全面存下吧整个过程可以分解为以下几个关键环节数据准备Prompts Text Dataset首先需要收集或创建一个提示词数据集。这些提示词就是用户可能会向模型提出的问题或指令例如“解释一下牛顿定律”或“写一首关于月亮的诗”。Human Augmented Text然后会要求标注人员人类为这些提示词编写高质量的回答。这些回答需要准确、有用、无害并完美地遵循指令。这是“可选的”意味着在实践中有时也会直接使用现有的高质量对话或文本数据。模型准备Initial Language Model这是一个已经在大规模通用文本上预训练好的基础语言模型例如类似于GPT-3的模型。它拥有丰富的语言知识和生成能力但可能不擅长精确地遵循特定指令。训练过程Train Language Model使用上面准备好的“提示词-高质量回答”配对数据以监督学习的方式对这个基础模型进行微调。具体做法将提示词输入模型让模型生成回答然后将其与人类编写的标准答案进行对比通过计算损失函数和反向传播来调整模型的参数使其输出逐渐向人类期望的答案靠拢。2、步骤三RLHF基于人类反馈的强化学习奖励模型训练Reward Model Training训练一个语言模型用于判断回答的“好”与“坏”例如“点赞”或“点踩”。RLHF 微调RLHF Fine-Tuning使用由人类专家标注的**提示好回答坏回答** 数据结合奖励模型对 LLM 进行对齐训练使其生成更符合人类偏好的回答。1、训练奖励模型 - 学习人类的偏好训练一个能够代替人类来给模型回答打分的“裁判”模型。方法是让上一步微调好的模型对同一个提示生成多个不同的回答。让人类标注员对这些回答进行排序指出哪个更好哪个更差。一旦奖励模型训练好它就可以自动、快速地给海量的模型生成内容打分从而替代昂贵且耗时的人类标注。具体步骤如下生成候选文本起点从Prompts Dataset中采样一批提示。生成将这些提示输入到第一步产生的SFT模型中。对于同一个提示让模型生成多个通常为4到9个不同的回答。人类进行排序和打分Human Scoring将上一步生成的多组文本每组对应一个提示呈现给人类标注员。Outputs are ranked标注员的任务不是直接打分而是对这些文本进行质量排序例如从最好到最差。如使用ELO评分系统国际象棋等竞技游戏中常用是一种将排序转化为精确分数的有效方法。结果最终每个生成的文本都会获得一个量化的分数如7.0这个分数代表了其在人类评判中的相对质量。训练奖励模型Train on (sample, reward) pairs现在我们拥有了一个训练数据集。其中每个样本都是一对数据样本一段模型生成的文本。奖励该文本对应的人类偏好分数。Reward (Preference) Model我们初始化一个新的模型通常基于SFT模型的结构进行修改其任务是学习一个映射关系输入一段文本输出一个标量奖励值。训练过程通过大量的(文本, 分数)配对数据训练这个奖励模型让它学会预测人类会给某段文本打多少分。它的目标是最小化自己的预测值与人类给出的真实分数之间的差距。3、强化学习微调 - 用“奖励”来引导模型使用强化学习**PPO利用训练好的奖励模型作为“指南针”来进一步优化语言模型使其生成更受人类偏好的回答。具体是利用第二步训练好的奖励模型作为指导使用强化学习来进一步优化第一步得到的SFT模型**使其生成的回答能获得更高的奖励同时避免模型为了“刷分”而产生乱码或荒谬的内容。输入与生成Initial Language Model即第一步得到的SFT模型作为参考的“基线”或“锚点”。它可能生成y: a furry mammal。Tuned Language Model (RL Policy)这是我们正在通过强化学习进行微调的、当前版本的模型即“策略”。它可能生成y: mans best friend。从Prompts Dataset中取出一个提示例如x: A dog is...。将这个提示同时输入给两个模型计算奖励将当前策略生成的回答y: mans best friend输入给Reward Model。奖励模型会给出一个标量奖励r_θ(y|x)比如7.5。这个分数代表了人类对这个回答的偏好程度。施加约束为了防止模型为了获得高奖励而“走火入魔”例如生成一堆无意义的、但恰好能骗过奖励模型的词我们引入了一个KL散度惩罚项λ_KL * D_KL(π_PPO(y|x) || π_base(y|x))。D_KL(...)衡量的是当前策略π_PPO和初始基线模型π_base的输出分布之间的差异。如果差异过大就会被惩罚。λ_KL是一个超参数用于控制惩罚的力度。作用这个惩罚项像一根“缰绳”确保模型在追求高奖励的同时不会偏离它从预训练和SFT中学到的基本语言知识和常识太远从而保证输出的文本既符合偏好又保持连贯和合理。组合最终奖励并更新模型最终奖励 奖励模型分数 - KL惩罚项这个组合后的最终奖励被送入Reinforcement Learning Update (e.g. PPO)算法中。PPO算法会根据这个奖励信号计算梯度∇_θ J(θ)并按照θ ← θ ∇_θ J(θ)的方式更新Tuned Language Model的参数θ。LLaMA2的改进版RLHFLLaMA 2 采用的一种更先进、更复杂的 RLHF 流程。引入安全相关的人类偏好Safety Reward Model能够流水线式的执行训练流水线可以使用拒绝采样Rejection Sampling)解决训练过程中的高质量数据和稳定性问题基于AI反馈的RLAIF未来方向减少对人类标签的依赖RLAIF通过利用大型语言模型LLMs生成的偏好标签来代替人类反馈从而减少了对耗时且成本高昂的人类标注工作的依赖。提高可扩展性由于减少了对人工标注的需求RLAIF大大提高了强化学习训练流程的可扩展性使得在大规模数据集上训练语言模型变得更加可行和高效。保持或提高性能根据实验结果RLAIF在多个文本生成任务上达到了与RLHF相当甚至更优的性能包括摘要、有益对话生成和无害对话生成这表明AI反馈是一种有效的替代人类反馈的方法。处理领域偏移实验表明RLAIF在处理领域偏移问题上表现出色即使在训练和测试数据分布不一致的情况下也能保持较高的性能。直接利用LLM反馈通过直接提示LLM获取奖励分数RLAIF绕过了将LLM偏好标签提炼成奖励模型的步骤这种方法在某些情况下比传统的RLHF设置更有效。AI偏好生成的优化通过研究不同的AI偏好生成技术如链式推理和详细的前言提示RLAIF为最大化AI生成偏好与人类偏好的一致性提供了有效的策略。可解释性和调整性RLAIF提供了一种机制通过直接调整AI生成的偏好可以进一步提高模型的可解释性和根据特定需求进行微调的能力。RLHF开发库Hugging Face TRL 库这是一个专门用于实现基于人类反馈的强化学习的Python库。TRL是Transformer Reinforcement Learning的缩写它提供了实现RLHF完整流程的工具和接口。最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢与其在传统行业里停滞不前不如尝试一下新兴行业而AI大模型恰恰是这两年的大风口整体AI领域2025年预计缺口1000万人其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫学习AI大模型是一项系统工程需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】【2025最新】AI大模型全套学习籽料可白嫖LLM面试题AI大模型学习路线大模型PDF书籍640套AI大模型报告等等从入门到进阶再到精通超全面存下吧