【科普向】Chat GPT背后的技術(shù)：什么是RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）？
隨著Chat GPT的火熱出圈，越來(lái)越多的非技術(shù)同學(xué)聽(tīng)到了RLHF也就是人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)這個(gè)詞，這也是chat GPT背后的技術(shù)原理之一。我在這里對(duì)感興趣的興趣進(jìn)行一個(gè)科普，希望小伙伴們能有所收獲（最近都在更玩的視頻QAQ，做個(gè)正經(jīng)視頻）
首先從Chat GPT自己的回答開(kāi)始，這個(gè)例子大體意思上是對(duì)的，但是缺少了很多細(xì)節(jié)，先做一個(gè)簡(jiǎn)單的引入
假設(shè)你有一個(gè)機(jī)器人叫Rufus，他已經(jīng)有了一個(gè)訓(xùn)練好的語(yǔ)言模型能理解你的語(yǔ)言并能輸出自己的回答進(jìn)行對(duì)話，現(xiàn)在的目標(biāo)是讓Rufus說(shuō)的話更像人更自然
首先，Rufus會(huì)用原始的語(yǔ)言模型輸出一句話，如：“我，一個(gè)機(jī)器人?！?/p>
人類會(huì)對(duì)這個(gè)句子進(jìn)行評(píng)判并給出修正，比如這個(gè)例子里會(huì)給出這句話不太像人說(shuō)的這個(gè)判斷，而“我是一個(gè)機(jī)器人?！备匀?。
Rufus會(huì)根據(jù)收到的反饋更新自己的語(yǔ)言模型，這時(shí)候他在介紹自己的時(shí)就會(huì)說(shuō)“我是一個(gè)機(jī)器人。”
人類此時(shí)繼續(xù)對(duì)這句話進(jìn)行評(píng)判并給出修改建議，返回給Rufus。
這個(gè)過(guò)程持續(xù)進(jìn)行下去Rufus的語(yǔ)言模型輸出的回答就會(huì)越來(lái)越自然了。
下面給出詳細(xì)的分步驟的介紹，下面這張圖是Open AI官方給出的一個(gè)示意?？梢苑殖扇齻€(gè)核心步驟
第一步：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型+有標(biāo)簽數(shù)據(jù)微調(diào)（可選）
第二步：訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型
第三步：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)語(yǔ)言模型
第一步：首先需要一個(gè)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，通過(guò)大量的語(yǔ)料去訓(xùn)練出基礎(chǔ)模型，對(duì)于ChatGPT來(lái)說(shuō)就是GPT-3。還有一個(gè)可選的Human Augmented Text,又叫Fine-tune。這里說(shuō)直白點(diǎn)就是招人給問(wèn)題（prompt）寫示范回答（demonstration），然后給GPT-3上學(xué)習(xí)。Fine-tune又叫有標(biāo)簽數(shù)據(jù)微調(diào)，概念比較簡(jiǎn)單，就是給到標(biāo)準(zhǔn)答案讓模型去學(xué)習(xí)，可能有同學(xué)好奇，這不是和一開(kāi)始的例子一樣嗎？是的沒(méi)錯(cuò)，但實(shí)際想要用人工去撰寫答案的方式來(lái)訓(xùn)練模型，那成本是不可想象的，所以需要引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)。后面會(huì)繼續(xù)講。
第二步：訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型。我們需要一個(gè)模型來(lái)定量評(píng)判模型輸出的回答在人類看來(lái)是否質(zhì)量不錯(cuò)，即輸入 [提示(prompt)，模型生成的回答] ，獎(jiǎng)勵(lì)模型輸出一個(gè)能表示回答質(zhì)量的標(biāo)量數(shù)字。
首先我們把大量的prompt（Open AI使用調(diào)用GPT-3用戶的真實(shí)數(shù)據(jù)）輸入給第一步得到的語(yǔ)言模型，對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，可以讓一個(gè)模型生成多個(gè)回答，也可以讓不同的微調(diào)（fine-tune）版本回答。
接下來(lái)讓標(biāo)注人員對(duì)同一個(gè)問(wèn)題的不同回答排序，有人可能會(huì)好奇為啥不打分？這是因?yàn)閷?shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)不同的標(biāo)注員，打分的偏好會(huì)有很大的差異，而這種差異就會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)大量的噪聲樣本。排序的話能獲得大大提升一致性。
這些不同的排序結(jié)果會(huì)通過(guò)某種歸一化的方式變成定量的數(shù)據(jù)丟給模型訓(xùn)練，從而獲得一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型。也就是一個(gè)裁判員。
第三步：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）去優(yōu)化調(diào)整語(yǔ)言模型
policy是給GPT輸入文本后輸出結(jié)果的過(guò)程（輸出文本的概率分布）
Action Space是詞表所有token（可以簡(jiǎn)單理解為詞語(yǔ)）在所有輸出位置的排列組合
Observation space是可能輸入的token序列，也就是Prompt
Reward Function則是基于上面第二步得到的獎(jiǎng)勵(lì)模型，配合一些策略層面的約束
將初始語(yǔ)言模型的微調(diào)任務(wù)建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，因此需要定義策略（policy）、動(dòng)作空間（action space）和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（reward function）等基本要素
具體怎么計(jì)算得到獎(jiǎng)勵(lì)Chat GPT是基于梯度下降，Open AI用的是 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法，這里就不展開(kāi)講了，可能后續(xù)單獨(dú)再錄視頻
至此，RLHF的三個(gè)步驟就完成了！當(dāng)然里面還有很多的細(xì)節(jié)以及工程問(wèn)題，背后付出的努力和成本其實(shí)是巨大的。
最后我想說(shuō)，雖然ChatGPT非常有影響力，引發(fā)了巨大的關(guān)注，RLHF技術(shù)也是一樣，仍然存在若干局限性，比如語(yǔ)言模型輸出仍然是基于概率的，而不是基于推理或者理解，但仍然可能輸出有害或事實(shí)上不準(zhǔn)確的文本。希望能穩(wěn)步推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，而不是讓這一次浪潮變成資本的狂歡，狂歡過(guò)后一地雞毛，一如去年的元宇宙。
