學(xué)習(xí)RLAIF論文前，可以先學(xué)習(xí)一下基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF，相關(guān)的微調(diào)方法（比如強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列RLHF、RRHF、RLTF、RRTF）的論文、數(shù)據(jù)集、代碼等匯總都可以參考GitHub項(xiàng)目：GitHub - eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL: Curated tutorials and resources for Large Language Models, Text2SQL, and more.，這個項(xiàng)目收集了Text2SQL+LLM領(lǐng)域的相關(guān)簡介、綜述、經(jīng)典Text2SQL方法、基礎(chǔ)大模型、微調(diào)方法、數(shù)據(jù)集、實(shí)踐項(xiàng)目等等，持續(xù)更新中！

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論文概述

基本信息

• 英文標(biāo)題：RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback
• 中文標(biāo)題：RLAIF:利用人工智能反饋擴(kuò)展基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
• 發(fā)表時(shí)間：2023年9月
• 作者單位：Google Research
• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2309.00267.pdf
• 代碼鏈接：無

摘要

摘要生成任務(wù)有效，其他任務(wù)比如Text2SQL任務(wù)是否有效呢？

• 基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)在將大型語言模型(llm)與人類偏好對齊方面是有效的，但收集高質(zhì)量的人類偏好標(biāo)簽是一個關(guān)鍵瓶頸。
• 作者提出了RLAIF（利用AI反饋代替人類反饋），并且和RLHF進(jìn)行對比，結(jié)果如下：
• 在摘要生成任務(wù)（summarization task）中，在約70%的情況下，人類評估者更喜歡來自RLAIF和RLHF的結(jié)果，而不是SFT模型。
• 此外，當(dāng)被要求對RLAIF和RLHF摘要進(jìn)行評分時(shí)，人類對兩者的偏好率相同。
• 這些結(jié)果表明，RLAIF可以產(chǎn)生人類水平的性能，為RLHF的可擴(kuò)展性限制提供了一個潛在的解決方案。

數(shù)據(jù)可以讓AI生成，評估也可以讓AI評估，AI for anything

結(jié)果

上結(jié)果，有圖有真相

結(jié)果表明，RLAIF達(dá)到了與RLHF相似的性能。（人類打分，人類評估誰更好）

• RLHF 和 SFT 相比，RLHF有73%的情況更優(yōu)秀
• RLAIF 和 SFT 相比，RLAIF有71%的情況更優(yōu)秀
• RLHF 和 RLAIF 相比，RLHF有50%的情況下更優(yōu)秀，也就是兩者五五開。

碰巧還發(fā)現(xiàn)了一個論文的筆誤，結(jié)果應(yīng)該是論文中的圖1，論文寫的是表1。

論文還比較了RLHF和RLAIF分別和人類撰寫的參考摘要。

• RLAIF摘要在79%的情況下優(yōu)于參考摘要。
• RLHF摘要在80%的情況下優(yōu)于參考摘要。

結(jié)果表明，RLAIF和RLHF策略傾向于生成比SFT策略更長的摘要，這可以解釋一些質(zhì)量改進(jìn)。

但在控制長度后，兩者的表現(xiàn)仍然優(yōu)于SFT策略。

結(jié)論

證明了AI反饋的潛力

在這項(xiàng)工作中，論文證明了RLAIF可以在不依賴于人類注釋者的情況下產(chǎn)生與RLHF相當(dāng)?shù)母倪M(jìn)。

論文的實(shí)驗(yàn)表明，RLAIF在SFT基線上有很大的改進(jìn)，改進(jìn)幅度與RLHF相當(dāng)。

在頭對頭比較中（head-to-head comparision，兩者單挑的意思），人類對RLAIF和RLHF的偏好率相似。

還是有一些局限性。

比如任務(wù)是否可以推廣到其他任務(wù)（和前面的摘要想法一樣）

AI反饋 和 人工反饋的成本

RLHF+RAIF 結(jié)合是不是更好

等等

核心方法

貢獻(xiàn)點(diǎn)

• 摘要任務(wù)上：RLAIF達(dá)到了和RLHF相當(dāng)?shù)男阅?/li>
• 比較了各種AI 標(biāo)簽的技術(shù)，確定了最佳設(shè)置

RLHF

RLHF三部曲

SFT

RM

RL

SFT——提取專家知識

Supervised Fine-tuning有監(jiān)督微調(diào)，簡稱為SFT。

SFT的數(shù)據(jù)通常是高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，比如基于LLM完成Text2SQL任務(wù)的話，數(shù)據(jù)集可以構(gòu)造為如下形式：

以spider數(shù)據(jù)集示例：使用DB-GPT-Hub項(xiàng)目中預(yù)處理得到下面類似的數(shù)據(jù)：

{"prompt": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:","output": "SELECT count(*) FROM head WHERE age  >  56"}

我們可以做個測試，把prompt輸入到ChatGPT-3.5中，如下：可以發(fā)現(xiàn)這個和標(biāo)準(zhǔn)的SQL一致，這個SQL屬于比較簡單的那種。

RM——類似于loss function

Reward Modeling 獎勵模型，簡稱RM訓(xùn)練，最終目標(biāo)就是訓(xùn)練一個模型，這個模型可以對LLM生成的response進(jìn)行打分，得分高，代表response回答比較好。

RM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常來說比SFT訓(xùn)練數(shù)據(jù)少，之前看見個例子說SFT數(shù)據(jù)占60%， RM數(shù)據(jù)占20%， RL數(shù)據(jù)占20%.

同樣的，我們還是以Text2SQL任務(wù)舉例子，RM數(shù)據(jù)可以構(gòu)造為（prompt，chosen，rejected}的三元組，如下所示：

• chosen數(shù)據(jù)就是SFT的標(biāo)準(zhǔn)輸出，groundtruth
• rejected數(shù)據(jù)通常來源于SFT 模型的錯誤輸出，也就是bad case

{"prompt": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:","chosen": "SELECT count(*) FROM head WHERE age  >  56","rejected":"SELECT COUNT(head_name) FROM head WHERE age > 56;"}

損失函數(shù)如下形式：

• 這里的x就是輸入prompt
• y_w就是chosen data
• y_l就是rejected data

RL——引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法

Reinforcement Learning 強(qiáng)化學(xué)習(xí)，簡稱為RL，就是利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練一個模型，使得獎勵分?jǐn)?shù)最高。

如下所示：

• 優(yōu)化分?jǐn)?shù)最大使用的是max
• 使用了KL散度，讓訓(xùn)練的RL模型和原始模型差距不能過大

同樣的，我們還是以Text2SQL任務(wù)舉例子，RL數(shù)據(jù)可以構(gòu)造為（prompt，output}的三元組，如下所示：

• 數(shù)據(jù)形式和SFT階段保持一致
• SFT階段訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，不應(yīng)和RL數(shù)據(jù)重疊。

{"prompt": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:","output": "SELECT count(*) FROM head WHERE age  >  56"}

RLAIF

進(jìn)入主題RLAIF

LLM偏好標(biāo)注

• 前言介紹和說明任務(wù)
• 1個例子說明：

• • 需要輸入一段文本Text、一對摘要（摘要1和摘要2）
  • 模型輸出偏好 Preferred Summary=1

• 給出文本和等待標(biāo)注的摘要1、摘要2
• 結(jié)束：給出偏好 Preferred Summary=

在給出輸入信息后，得到LLM的輸出偏好1 或者 2之后，計(jì)算對數(shù)概率和softmax，得到偏好分布。

論文提到計(jì)算偏好分布也有其他的替代方法：

• 比如直接讓模型輸出output = "The first summary is better"
• 或者直接讓偏好分布是one-hot編碼

那么論文為什么不這么做呢？因?yàn)檎撐恼f就用上面的方法（輸出1 或者 2），準(zhǔn)確率已經(jīng)足夠高了。

論文做了一個實(shí)驗(yàn)，就是對比不同的任務(wù)前沿介紹，看看LLM標(biāo)注的差距。

• Base:代表任務(wù)介紹比較簡單，比如是“which summary is bet- ter?”（這個是論證任務(wù)介紹應(yīng)該簡單點(diǎn)還是詳細(xì)點(diǎn)？）
• OpenAI：代表任務(wù)介紹比較詳細(xì)，密切模仿了OpenAI，生成的任務(wù)介紹包含了哪些構(gòu)成好的摘要信息
• COT：代表chain-of-thought思維鏈。（這個是論證思維鏈是否有效）
• 1-shot：代表給出1個例子，其他shot類似。（這個是論證上下文學(xué)習(xí)是否有效）

這個實(shí)驗(yàn)證明了：效果最好是OpenAI + COT + 0-shot

• 任務(wù)說明應(yīng)該詳細(xì)點(diǎn)好，OpenAI變現(xiàn)更好
• 思維鏈?zhǔn)怯行У?/li>
• 上下文學(xué)習(xí)無效，甚至?xí)档托Ч?#xff0c;因?yàn)閟hot越多，效果越差。

Position Bias位置偏差

注意例子不要都是第一個更好，或者都是第二個更好

這樣可能讓模型有記憶以為都是第一個更好/第二個更好

所以輸入要有隨機(jī)性。

論文如何減少這個偏差的？

實(shí)驗(yàn)兩次，取平均值。

• 正常順序來一次，比如輸入「摘要1-摘要2」
• 反方向順序來一次，比如輸入「摘要2-摘要1」

Chain-of-thought Reasoning思維鏈推理

思維鏈就是讓模型模仿人類思考問題的方式。

回答問題的時(shí)候，不僅要有答案，更要有思考的過程。

比如摘要任務(wù)，選取第一個摘要更好，是因?yàn)榈谝粋€摘要的準(zhǔn)確性，覆蓋性更好。

Self-Consistency自洽性/前后一致性

采用多個推理路徑，得到答案。

取平均值。

RLAIF步驟

LLM標(biāo)記偏好后，訓(xùn)練獎勵模型RM模型來預(yù)測偏好。

• 論文的方法產(chǎn)生的是軟標(biāo)簽比如(preferencesi =[0.6, 0.4])，使用softmax交叉熵?fù)p失，而不是前面提到的RLHF中RM的損失函數(shù)。

蒸餾方法：用小模型去逼近大模型，讓小模型的輸出盡量和大模型保持一致。（模型輕量化的方法之一）

• 小模型：學(xué)生模型
• 大模型：教師模型

使用AI標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練RM模型，可以理解為模型蒸餾的一部分，因?yàn)锳I打標(biāo)簽的大模型LLM通常比RM更大、更強(qiáng)。

RL訓(xùn)練不使用PPO算法。

RL訓(xùn)練采用 Advantage Actor Critic (A2C)方法，因?yàn)楦唵?#xff0c;更有效，在摘要任務(wù)上。