偏好对齐RLHF:OpenAI、DeepMind与Anthropic的对比分析
2024.08.14 07:57浏览量:30简介:本文深入探讨了偏好对齐RLHF技术在OpenAI、DeepMind和Anthropic中的应用与差异,解析了各自在数据标注、奖励模型训练及RL微调等方面的独特策略与效果,为非专业读者提供了简明易懂的技术解析。
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偏好对齐RLHF:OpenAI、DeepMind与Anthropic的对比分析
在人工智能(AI)领域,偏好对齐RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)作为一种有效的技术路径,旨在通过人类反馈来优化语言模型的输出,使其更加符合人类的偏好。本文将围绕OpenAI、DeepMind和Anthropic三家公司的RLHF实践,从数据标注、奖励模型训练及RL微调三个核心步骤进行对比分析。
一、数据标注:偏好样本的收集与标注
OpenAI的实践:
OpenAI在数据标注上遵循3H原则(Helpful, Honesty, Harmless),设计了详细的标注标准。其数据来源包括用户在playground中的真实请求数据和标注人员编写的指令样本。在标注过程中,模型会生成多个回复,标注人员需综合考虑有用性、无害性和真实性,对每个回复进行绝对打分和相对排序。值得注意的是,OpenAI在训练样本标注时更强调Helpful,而在评估样本标注时则更重视Harmless和Honesty,以避免模型因过度拟合无害性而拒绝回答很多问题。
DeepMind的实践:
DeepMind在偏好对齐部分主要关注有用性和无害性(2H)。其标注基础模型为Chinchilla-70B,将人类偏好和违反2H原则拆分为两个标注任务:人类偏好标注和对抗标注(钓鱼执法)。人类偏好标注基于模型生成的对话,从多个回复中选择最喜欢的一条;对抗标注则通过随机分配的标注规则,引导模型给出违反规则的回答。
Anthropic的实践:
虽然具体细节未详细展开,但Anthropic在解决Helpful与Harmless之间的冲突上有独特见解,倾向于将拒绝回答的能力放到下游场景中处理,这与OpenAI的某些思路不谋而合。
二、奖励模型训练:基于标注数据的模型优化
OpenAI的方法:
OpenAI使用指令微调后的6B模型作为奖励模型的初始模型,通过两两对比计算crossentropy来训练奖励模型。为避免过拟合,OpenAI采用了一种特殊的数据处理方式,即将针对同一指令的多个回复组合成pairwise对进行训练,从而显著提高准确率。
DeepMind的方法:
DeepMind分别训练了两个模型PM(Preference Reward Model)和RM。PM的数据基于每轮对话的多选一选择和其他对话中的负样本,使用多分类CrossEntropy损失函数,并加入Bradley-Taley(Elo)和正则项进行优化。
Anthropic的潜在方法:
考虑到Anthropic在偏好对齐上的独到见解,其奖励模型训练可能会更加侧重于在保持有用性的同时,灵活处理无害性和真实性的平衡。
三、RL微调:基于奖励模型的模型优化
OpenAI的实现:
OpenAI使用PPO算法对模型进行RL微调,基于奖励模型的打分进行训练。在微调过程中,加入KL散度作为正则项,以避免模型过度拟合奖励函数而偏离原始模型。此外,还通过多次迭代收集用户反馈,不断优化奖励模型和微调模型。
DeepMind与Anthropic的潜在实现:
DeepMind和Anthropic在RL微调上的具体实现可能有所不同,但核心思想相似,即通过奖励模型提供的反馈来优化模型输出,使其更加符合人类偏好。同时,两家公司也可能采用类似的正则化方法来避免模型过拟合。
四、总结与展望
通过对OpenAI、DeepMind和Anthropic在偏好对齐RLHF技术上的对比分析,我们可以看到各家公司在数据标注、奖励模型训练及RL微调等方面的独特策略和优势。未来,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,偏好对齐RLHF技术有望在更多领域发挥重要作用,推动AI技术的进一步发展和普及。
对于非专业读者而言,理解这些技术概念可能存在一定的难度,但通过上述简明扼要的解析和实例说明,相信大家已经对偏好对齐RLHF技术有了初步的认识和了解。在未来的学习和实践中,我们可以进一步深入探索这些技术细节和应用场景,为AI技术的发展贡献自己的力量。

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