什么是 RLHF？
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）是一种训练技术，通过使用人类反馈训练奖励模型，然后通过强化学习优化来引导模型行为，从而使大语言模型与人类偏好保持一致。
快速了解
| 全称 | 基于人类反馈的强化学习 |
|---|---|
| 创建时间 | 2017 年由 OpenAI 提出，2022 年普及 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
RLHF 由 OpenAI 和 Anthropic 开创，旨在使 AI 系统更加有用、无害和诚实。该过程包括三个阶段：在示范数据上进行监督微调、从人类偏好比较中训练奖励模型、以及使用强化学习（通常是 PPO）针对奖励模型优化语言模型。这项技术对于创建 ChatGPT 和 Claude 至关重要，将基础语言模型转变为有用的助手。
主要特点
- 三阶段训练：SFT、奖励建模、RL 优化
- 人类偏好引导模型行为对齐
- 奖励模型学习预测人类偏好
- 通常使用 PPO 算法进行策略优化
- 在有用性和安全约束之间取得平衡
- 需要大量人工标注工作
常见用途
- 训练对话式 AI 助手
- 使模型准确遵循指令
- 减少有害或有偏见的输出
- 提高响应质量和相关性
- 创建能够拒绝不当请求的模型
示例
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什么是 RLHF？
RLHF（基于人类反馈的强化学习）是一种训练技术，通过收集人类对模型输出的偏好反馈来训练奖励模型，然后使用强化学习优化语言模型，使其生成更符合人类期望的回答。
RLHF 的训练过程包括哪些阶段？
RLHF 通常包括三个阶段：首先是监督微调（SFT），在人工标注的示范数据上训练；其次是奖励模型训练，从人类偏好比较中学习评估回答质量；最后是强化学习优化，使用 PPO 等算法根据奖励模型优化语言模型。
为什么 ChatGPT 需要使用 RLHF？
预训练的语言模型虽然知识丰富，但可能生成不准确、有害或不符合用户意图的内容。RLHF 通过人类反馈引导模型学习什么样的回答是有帮助的、安全的和诚实的，从而将模型转变为有用的 AI 助手。
RLHF 有哪些局限性和替代方案？
RLHF 的局限性包括：需要大量人工标注成本高、训练过程复杂不稳定、可能导致模型过度迎合而非真正有帮助。替代方案包括 DPO（直接偏好优化）等更简单的方法，以及 RLAIF（基于 AI 反馈的强化学习）来减少人工成本。