笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。 在过去几年里，基于prompt范式的AI生成模型取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。 枱上面盆 前几天，抱抱脸公司（HuggingFace）发表了一篇博客，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——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。
- 最终，这些不同的排序结果会通过某种归一化的方式变成标量信号（即point-wise）丢给模型训练。
- 因此，训练阶段，如果直接用人的偏好（或者说人的反馈）来对模型整体的输出结果计算reward或loss，显然是要比上面传统的“给定上下文，预测下一个词”的损失函数合理的多。
- 至此，我们有了一个初始的语言模型来生成文本，以及一个奖励模型（RM）来判断模型生成的文本是否优质（迎合人类偏好）。
- 训练时往往简单的基于上下文信息去预测下一个词，然后用交叉熵来计算每个词的loss。
- 笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。
预训练模型可以在人工精心撰写的语料上进行微调，但这一步不是必要的。 例如，OpenAI在人工撰写的优质语料上对预训练模型进行了微调；Anthropic将他们的语言模型在“有用、真实、无害”价值观导向的语料上做了一步模型蒸馏。 枱上面盆2025 枱上面盆2025 枱上面盆 以语言模型为例，大多是采用“自回归生成”的方式，通过循环解码的方式来逐字或逐词生成内容。 训练时往往简单的基于上下文信息去预测下一个词，然后用交叉熵来计算每个词的loss。
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显然这种token-level的loss不能很好的从整体输出的层面去指导模型优化方向。 一个比较有趣的观测是，奖励模型的大小最好是跟生成模型的大小相近，这样效果会比较好。 一种比较直观的解释就是，要理解生成模型的输出内容，这份理解能力所需要的模型参数规模就得恰好是跟生成模型相近才能做到（当然，如果奖励模型规模更大那应该更没问题，但理论上没必要）。 这是因为研究人员发现不同的标注员，打分的偏好会有很大的差异（比如同样一段精彩的文本，有人认为可以打1.0，但有人认为只能打0.8），而这种差异就会导致出现大量的噪声样本。 若改成标注排序，则发现不同的标注员的打分一致性就大大提升了。
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这个信号就反映了当前模型有没有在围着初始模型“绕圈”，避免模型通过一些“取巧”的方式骗过RM模型获取高额reward。 至此，我们有了一个初始的语言模型来生成文本，以及一个奖励模型（RM）来判断模型生成的文本是否优质（迎合人类偏好）。 接下来会讲解如何使用强化学习(RL)来基于奖励模型来优化初始的语言模型。 因此，训练阶段，如果直接用人的偏好（或者说人的反馈）来对模型整体的输出结果计算reward或loss，显然是要比上面传统的“给定上下文，预测下一个词”的损失函数合理的多。 例如，OpenAI 在其第一个RLHF 模型 InstructGPT 中用的小规模参数版本的 GPT-3；DeepMind 则使用了2800 亿参数的 Gopher 模型。 这些语言模型往往见过大量的 [Prompt,Text] 对，输入一个prompt（提示），模型往往能输出还不错的一段文本。
枱上面盆: 阶段3：基于 RL 进行语言模型优化
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首先，基于前面提到的预先富集的数据，从里面采样prompt输入，同时丢给初始的语言模型和我们当前训练中的语言模型（policy），得到俩模型的输出文本y1，y2。 显然，打分的差值便可以作为训练策略模型参数的信号，这个信号一般通过KL散度来计算“奖励/惩罚”的大小。 枱上面盆2025 枱上面盆 显然，y2文本的打分比y1高的越多，奖励就越大，反之惩罚则越大。
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为了能刻画模型输出的整体质量（而不是单个词），人们往往用BLEU或ROUGH等评价指标来刻画模型输出与人类偏好的相近程度，但这也仅仅是在评价的层面，模型在训练的时候是见不到这些人类真实的偏好的。 以下是迄今为止关于 RLHF 的几篇经典论文和近期热门论文。 笔者打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。 此外，文末整理了几篇关于 RLHF 最热门的12篇必读论文，笔者打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。
再之后，我们需要基于这个初始语言模型产出的数据来训练一个 奖励模型（reward model，简称RM）。 枱上面盆2025 一个奖励模型（RM）的目标是刻画模型的输出是否在人类看来表现不错。 即，输入 [提示(prompt)，模型生成的文本] ，输出一个刻画文本质量的标量数字。
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我们将初始语言模型的微调任务建模为强化学习（RL）问题，因此需要定义策略（policy）、动作空间（action space）和奖励函数（reward function）等基本要素。 一种比较有效的做法是“pair-wise”，即给定同一个prompt，让两个语言模型同时生成文本，然后比较这两段文本哪个好。 最终，这些不同的排序结果会通过某种归一化的方式变成标量信号（即point-wise）丢给模型训练。
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