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小企业网站建设方案,有哪些制作视频的软件,郑州制作网站公司,山东省住房和建设网站首页RLHF是释放大语言模型潜力的关键技术#xff0c;通过引入人类反馈使模型更符合人类价值观和偏好。它解决了传统监督微调方法无法融入人类价值观和处理主观判断的局限性。RLHF训练过程分为三步#xff1a;收集人类反馈数据、训练奖励模型预测人类偏好、使用PPO算法微调大语言模…RLHF是释放大语言模型潜力的关键技术通过引入人类反馈使模型更符合人类价值观和偏好。它解决了传统监督微调方法无法融入人类价值观和处理主观判断的局限性。RLHF训练过程分为三步收集人类反馈数据、训练奖励模型预测人类偏好、使用PPO算法微调大语言模型。PPO算法结合策略损失、价值损失和熵损失确保模型既贴合人类偏好又保持多样性是RLHF实现模型与人类价值观对齐的核心保障。一、为什么RLHF对LLM这么重要下面从两个角度讨论RLHF对LLM的重要性传统监督微调方法的局限性LLM微调新范式1.1 传统监督微调方法的局限性这种方法就像给LLM一本固定的习题集让LLM按照标准答案学习但这个习题集依赖于静态数据集在范围、语境和多样性上较为有限更为关键的是无法在模型中融入人类价值观、伦理道德或社会规则等。还有一点在处理主观判断或模糊性的任务时——不同用户对答案会有不同的预期比如问模式周末去哪里玩合适有人可能喜欢热闹的地方也有喜欢清静点的场所但传统微调方法在这里会显得力不从心只盯着习题集里的标准答案来回答而RLHF可以有效解决这些问题。1.2 LLM微调新范式RLHF的核心原理将人类反馈直接融入训练中使模型能更好地与人类的价值观、偏好保持一致。传统方法是对着固定的习题集死学现在是边学遍有人类导师指导根据导师的指导方向调整模型参数。这样模型在与人类对话时更容易领会各种弯弯绕绕、言外之意。看到这里可能有人会问既然要符合人的偏好那直接做一本人类偏好习题集让AI照着学不就行了为啥非要搞RLHF这么复杂咱们举个例子说明下。假设我们需要训练一个内容摘要模型目标是把长文章浓缩成简短、有用的摘要。按照传统监督微调方法需要准备大批长文章标准摘要这样的配对材料作为训练数据以监督学习的方式对LLM进行训练即可。实际情况要复杂的多对于同一篇文章不同的人可能会给出同样优秀但表达方式或语言风格差异较大的摘要。以一篇电影影评为例有人关心剧情走向摘要就会侧重故事线有人在意演员表现摘要就得突出演技评价。到这里想必大家明白了传统的训练方法确实能完成写摘要的任务但没有把握语言的微妙平衡——怎么在不丢失关键信息的前提下写出符合当前用户需求的摘要。RLHF的精妙之处不依赖习题集中的标准答案而是先让LLM先写几个摘要然后人类反馈哪个更符合当前需求比如用户明确说要给老人看的新闻摘要, LLM写了两个版本一个全是专业术语一个口语化、通俗易懂老人会反馈第二个更好。LLM在收到反馈后就明白以后碰到类似需求该如何回答这种能够精准遵从人类指令的能力是RLHF的独特优势。图1. 生成内容摘要样本示意图上图中每个示例都包含长文本输入、两个备选摘要、一个标签用于指示人类更倾向于哪个摘要。通过直接将人类偏好以标签形式传递给模型确保其与人类判断保持一致。二、RLHF训练过程RLHF 流程包括三个步骤收集人类反馈。训练奖励模型。使用奖励模型对大语言模型进行微调。其中实现流程最后一步的算法是近端策略优化PPO。图2. RLHF训练过程(1). 利用包含输入、备选输出以及指示哪个输出更优的标签的偏好数据集训练一个奖励模型。(2). 由PPO算法微调LLM。2.1 收集人类反馈RLHF的第一步是收集偏好数据集。通常情况下数据集中的每个样本都包含一个提示词、LLM对该提示生成的两个不同回答、偏好标签偏好标签用以标记两个回答中哪一个是人类评估者认为更优的。数据集的具体格式会有所差异但不影响整体功能。图1数据集的每个样本包含四个字段Input text, Summary 1, Summary 2, and Preference。而 Anthropic的hh-rlhf [https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf?row41]数据集则采用了另一种格式两列分别记录了人类与LLM对话中被选中和被拒绝的版本其中提示词内容在两种版本下是相同的。图3. Anthropic hh-rlhf偏好数据集中的样本。左列包含提示词以及LLM生成的更优答案右列则展示了完全相同的提示词以及人类反馈的较差答案。无论人类偏好数据采用何种格式数据所要表达的信息都是一样的不管两个答案是什么情况都很完美、都比较差、或者一个好一个差人们都只会倾向于其中一个这完全取决于用户个人的偏好。你可能会有疑问为什么要让标注者只对两个选项进行排序而不是直接给所有答案打个分数让模型直接拟合对应的分数不就行了嘛主要问题在人的主观性不同的人好坏的标准不一样比如A标准者认为3分已经是高分了B标注者认为5分才能是好的回答 甚至同一位标注者对同一问题在不同示例上打分都难以比较。那么标注者究竟是如何决定哪个答案更好的呢这一点可以说是RLHF方法中最关键的地方。标注者会收到明确的指示详细说明评估的具体流程。以图4为例这是OpenAI的标记器[https://arxiv.org/pdf/2203.02155]用于为InstructGPT创建训练数据的UI屏幕截图标注人员可以从中对模型结果给出从1到7的打分标准者标签间一致性约为73%就是说如果他们要求10个人对2个答案进行排名其中7人会同样的结果。这个过程也正是RLHF所要对齐的人类价值观——这些价值观恰恰蕴含在具体的指令之中。图4. (a) 标注人员需为每个输出给出1-7分的Likert评分并标注各类元数据标签。(b) 单独评估完所有输出后标注人员要对同一提示对应的全部输出进行排序。若两个输出质量相近鼓励标注为并列排名。从图4也能看出实际训练过程中需要标注人员对同一问题的多个回答进行排序。比如面对A、B、C三种不同的回复标注者需要从中选出最符合要求的那个。假设人类标注员的排名如下其中1为最佳3为最差A – 2B – 1C – 3根据上述排序我们可以组成三对获胜响应、失败响应数据作为训练样本获胜响应失败响应BAACBC2.2 训练奖励模型现在偏好数据集已经准备好了我们可以用它来训练奖励模型reward model, RM。图5. 奖励模型训练过程奖励模型一般也是大规模语言模型在训练过程中RM会从偏好数据集中接收三个输入提示词、获胜回复和失败回复并为每种回复生成两个称为奖励的输出。RM模型的训练目标是最大化获胜响应与失败响应之间的奖励差异可以采用两种奖励之间的交叉熵损失作为损失函数。通过这种训练方式RM模型能够区分更受青睐和不太受欢迎的响应随着模型不断训练它将越来越擅长预测人类评估者更偏好的响应。完成RM训练后奖励模型将作为一个简单的回归器用于预测给定提示词响应对的奖励值。图6. 奖励模型预测过程2.3 使用奖励模型对大语言模型进行微调这部分是RLHF的第三阶段即微调阶段也是强化学习真正大显身手的地方。和RM训练阶段的偏好数据不同微调阶段的训练数据仅包含提示词通过微调模型学会针对这些提示生成一致且恰当的响应。具体而言微调的目标是训练大语言模型使其能够生成最大化奖励模型所给出奖励的完成内容。图7. 基础版RLHF微调阶段上图展示了RLHF微调的全过程首先将训练集中的一个提示传递给待微调的模型并生成响应内容。接着该提示、模型响应内容被送入奖励模型由奖励模型预测奖励值。随后奖励值被输入到PPO优化算法中PPO算法会调整模型的权重使其朝着RM预测值更大的方向优化。三、PPO算法RLHF最受欢迎的优化器之一是近端策略优化算法简称 PPOProximal Policy Optimization。这篇文章主要是从直觉的角度介绍PPO是如何在RLHF中发挥作用的。我们知道强化学习的目标是让智能体agent与环境environment不断交互学习任意环境状态下的最优行为策略policy这里的策略指智能体的 “行为习惯” 或 “决策逻辑”。对应到 RLHF 领域策略正是需要训练的大型语言模型负责决定生成响应时应选择哪些tokens。因此策略优化实际上就是对LLM的权重参数进行优化。至于近端它体现了 PPO 算法的核心思想在训练过程中只对策略做出小而可控的调整这种方式可以有效避免传统策略梯度方法中常见的问题即对模型参数的大幅更新有时会导致性能显著下降。3.1 PPO的内部机制一个算法最核心的部分在损失函数的定义PPO损失函数由三部分组成策略损失优化大语言模型参数时的主要目标直接告诉模型怎么做才能得到更高的RM激励分。价值损失训练价值函数估算从当前状态出发未来的奖励。通过价值函数我们能够计算出优势项用于更新策略。为策略损失提供了准确的优势评估依据让策略调整不盲目。熵损失一个 平衡器”或 安全栓确保模型在追求高分和精准预测的同时不会过于死板或过于疯狂生成出既高质量又富有多样性的回答确保新旧模型响应的概率分布差异不要那么大。PPO 的总损失可以表示为我们用通俗的语言解释一下这PPO算法中非常重要的三个损失函数。你可以把模型想象成一个正在接受训练的厨师它的目标是做出一道美味的菜生成符合人类偏好的回答。策略损失核心目标是学会做一道受客户喜爱的菜就像每次吃完饭厨师会问你对这次用餐的评价你会给厨师一个明确的反馈这道菜里加点糖是个好主意下次可以多加点但盐放多了下次要少放。这就是策略损失函数的作用。怎么理解优势项客户吃完菜后给厨师每一步操作的明确反馈。比如厨师做菜时选择加糖这个行为对应模型生成某个token客户最终给这道菜打了高分加糖这个动作带来的效果比厨师平时做菜的更受客户认可这个更受喜爱就是优势项。损失函数策略损失函数拿着这些优势反馈去调整厨师下次做菜的行为。它会鼓励厨师多做那些优势值为正的动作多加糖少做甚至不做那些优势值为负的动作少放盐。最终效果让厨师模型在每一步选择时都更倾向于选择能让最终菜品模型的整个回答获得更高评价的烹饪步骤token随着训练次数的增加厨师做的菜模型生成的内容就会越来越符合客户人类的偏好。价值损失核心目标是训练厨师自己成为一个能准确预判菜品得分的内部评委RLHF中会有一个单独的价值评估模型这个评委需要在做菜的每一步都能估计出按照我现在这个做法这道菜最后大概能得多少分怎么理解实际累计激励客户用完餐之后对厨师做菜品的最终真实打分在实际训练过程中会结合奖励模型和价值评估模型给出。价值评估模型这是厨师在做菜过程中每一步在心里默默给这道菜打的预测分。损失函数价值损失函数会计算厨师的预测分和客户的真实分之间的差距。如果差距很大比如厨师以为能90分结果客户给了60分损失就很大价值评估模型训练的目标就是不断减小这个差距。最终目的让厨师模型在烹饪过程中的每一步都能对最终结果有一个非常精准的预判能力。这个能力对于策略损失函数的有效学习至关重要。熵损失熵损失的作用就像是给厨师一个提醒做菜可以尝试新花样不要每天都做一模一样的番茄炒蛋那样太无聊了模型响应缺乏多样性。但也别瞎创新比如在甜品里放臭豆腐那就太离谱了偏离旧模型的轨道。怎么防止厨师瞎创新呢先把厨师刚学手艺时的基础版本冻起来初始冻结模型旧模型这个版本懂基本做菜逻辑不会瞎来。每次训练中的厨师做完菜就让基础版厨师用同样食材相同提示词也做一道。然后对比两道菜对应新旧模型的差别——这个差别可以用KL 散度Kullback-Leibler Divergence 。如果训练中厨师做的菜和基础版差太远对应新旧模型KL 散度就大我们就扣它分奖励惩罚。最后算总得分时要把这个惩罚加上原本靠瞎创新得到的分扣完就没优势了。这样厨师既想拿高分又不敢偏离基础手艺乱创新只能乖乖按客户真正的需求做菜不会再瞎创新。图8. 融合了KL散度的RLHF微调阶段总下一下全文内容RLHF的核心价值就是让模型更懂人类喜好、更符合人类价值观主要分三步走收集人类对模型回答的反馈、训练一个打分模型、微调原语言模型。微调时用到的核心算法是 PPO结合了 KL 散度约束模型输出避免模型为了拿高分瞎创新、偏离原本的基础逻辑确保它既贴合人类偏好又不跑偏。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取