基于人类反馈的强化学习（ Reinforcement Learning with Human Feedback）工作原理
强化学习正在彻底改变技术和商业世界中复杂问题的处理方式。这是一种强大的工具。通过该工具，机器能够从环境中学习并根据奖惩做出明智的决策。
但是，如果我们能够在强化学习中加入人类干预，情况会怎样呢？
这就是根据人类反馈进行强化学习大显神通之处。在本文中，我们将深入介绍这一尖端方法中涉及的五大步骤，并探索它将如何改变技术爱好者和企业领导者的游戏规则。从改善客户体验到优化复杂流程，利用人类反馈进行强化学习潜力无穷。
让我们深入了解这项激动人心的技术的未来。
根据人类反馈进行强化学习的5个步骤
- 从预先训练的模型开始：首先，使用一个经过大量数据训练的预训练模型，为特定任务生成输出。
- 监督式微调：然后，使用经标注数据对预先训练的模型在特定任务或领域上进行进一步训练，使之为特定任务生成更准确、更相关的输出。
- 奖励模型训练：奖励模型被训练用于识别由生成模型生成的期望输出，并基于期望结果的相关性和准确性予以打分。这有助于强化生成模型的学习，并提高生成输出的质量和相关性。
- 通过近端策略优化（PPO）进行的强化学习：这项技术使模型能够从经验中学习，并实时适应新的情况。模型与环境互动，并接收奖惩形式的反馈，从而能够了解哪些行动会产生期望结果。
- 红蓝对抗：最后，系统要经过精心安排人员的压力测试，以确保它能够处理现实世界的场景，并做出准确和相关的预测。
第0步：定义问题空间
开发有效、可靠且合乎道德的AI应用需要从一开始便考虑周全的方法。涉及到根据人类反馈进行强化学习（RLHF）时，纳入不同观点必不可少，因为RLHF有赖于人类确定可接受的回复，并对模型加以相应训练。这意味着必须考虑所有性别、年龄、语言、领域专长、社会和文化背景以及各行各业人员的观点。
然而，仅仅雇佣一群人负责点击选择是不够的。为确保AI应用没有偏见，并代表不同群体的观点，必须精心组织和训练多元化众包资源，以便在教授模型和评估结果时能够使用他们的最佳判断。在部署AI应用之前，还必须仔细考虑其预期目的、潜在影响和所需输入，重点是确保边缘化群体在开发过程中得到体现。
这正是澳鹏这样的合作伙伴的用武之地。澳鹏在组织和管理多元化AI训练专家众包资源、提供清晰而有意义的指导和分析数据结果方面拥有超过25年的经验，因此是负责任地构建生成式AI应用的可靠合作伙伴。
通过仔细考虑各方观点和潜在影响，我们能够充分发挥RLHF的潜力，创建既有效又合乎道德的AI应用。
第1步：从预先训练的模型开始
使用根据人类反馈进行强化学习开发AI应用的第一步需要从预先训练的模型开始，该模型可以从Open AI或微软等开源提供商处获得，也可以从头开始创建。从预先训练的模型开始通常是最有效的方法，因为它让您能够通过提供适当的问题和回复来针对您的特定用例微调模型。
问题生成的过程是一个关键环节，它涉及到根据意图和问题领域设计许多独特的问题。通过提供初步问题数据集，您可以指导模型生成与您的应用上下文相关且一致的输出。这样将确保模型生成的输出不仅准确且符合您的目标，并为根据人类反馈进行强化学习的后续步骤奠定基础。
第2步：监督式微调
监督式微调是大型语言模型的生成式AI应用程序开发的关键一步，能使其更加通用，更适用于特定用例。微调预训练模型需要数据为模型提供特定示例，以便模型从中学习并适用于手头的任务。
在此步骤中，预训练模型的权重会根据新数据进行调整，使其能够为特定任务生成更准确、更相关的输出。如果没有微调，预先训练的模型可能难以为给定任务产生相关或有用的输出。先提出问题，再由AI训练专家创建模型应该给出的预期回复，并使用特定领域的数据相应地微调模型。
微调不仅提高了大型语言模型的效率和准确性，而且有助于减少偏差，并确保模型输出符合任务的预期结果。微调使得系统对于真实世界的应用更为有效和有用。凭借澳鹏在提供特定领域数据方面的专长，微调模型将轻而易举。此外，您可以相信，您的生成式AI应用将生成满足您特定需求的高质量相关输出。
第3步：奖励模型训练
奖励模型训练是一种根据人类反馈进行强化学习的高级技术，它需要训练一个模型来识别另一个模型创建的期望输出，并根据预期结果的相关性和准确性打分。这一过程需要分别训练奖励模型与生成模型，并使用奖励模型的分数作为反馈来微调生成模型，以产生更理想的输出。
通过使用这些分数作为反馈，可以对生成模型进行微调，以创建更有可能从奖励模型中获得高分的输出。这种方法对于复杂或难以定义的结果特别有用，能够让模型从示例中、而不是从明确的指令中学习。奖励模型训练也可以通过提供一个明确的目标函数来帮助解决偏见和道德问题。
澳鹏的平台是实现这一技术的绝佳工具，因为它提供了一种可靠的方法来对模型回复进行排序，并选择能够为给定查询提供最明确回复和动作的模型。AI训练师可以利用该平台提供数据来更新奖励模型，并确保LLM生成的输出满足手头任务的预期结果。通过利用澳鹏的专长，您可以相信，您的生成式AI系统将提供满足您特定需求的高质量输出。
第4步：通过近端策略优化（Proximal Policy Optimization）进行的强化学习
通过近端策略优化（PPO）进行的强化学习是一种算法，它训练大型语言模型，使之产生通过反复试验最大化奖励信号的输出。在这种方法中，模型与环境互动，并接收奖惩形式的反馈，从而能够了解哪些行动会产生期望结果。其目标是学习一种策略，在给定特定状态的情况下，使一系列行动的预期累积回报最大化，同时限制更新的幅度，以防止出现大的偏差。
通过PPO进行的强化学习使模型能够从经验中学习，并实时适应新的情况。这使其适用于预期结果可能难以定义或随时间变化的应用，例如游戏、机器人或自然语言处理。
PPO算法用于调整模型的行为超时，并防止大的、突然的变化。这种方法使模型稳定且更有效。奖励模型是机器学习系统的一个组件，它对模型在现实世界中的行为进行评分，并激励模型获得尽可能高的分数。通过这两者的结合，随着时间的推移，可以对模型做出持续的改进。
使用精心安排的多元化数据审核员持续对系统进行压力测试，可以使其像人类一样学习和进化。这样做可以帮助模型产生不仅准确和相关，而且符合人类价值观、道德和公平要求的输出。经过奖励模型训练和PPO训练的生成式AI系统可以取得引人瞩目的结果，并在多个领域提供显著优势，使其成为寻求创新和解决复杂问题的企业和组织的强大工具。
第5步：红蓝对抗
红蓝对抗是RLHF过程的关键环节，因为它允许人类评估员对生成式AI模型的性能做出真实的反馈。人类评估员，通常被称为众包资源，是具有不同背景和经验的多元化群体，他们有助于确保从不同的角度评估模型。通过红蓝对抗，可以在各种场景中测试生成式AI模型的准确性、相关性和一致性，例如真实世界的情况、边缘情况和不可预见的情况。从红蓝对抗中获得的见解可以用于进一步完善和改进模型，确保它们非常适合预期的用例。
