RLHF（基于人类反馈的强化学习）流程拆解与核心

RLHF（基于人类反馈的强化学习）流程拆解与核心

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_43588095/article/details/146639930

RLHF（基于人类反馈的强化学习）是AI领域的重要技术，它通过三个阶段实现模型优化：预训练获取基础能力、奖励模型量化人类偏好、强化学习根据偏好优化策略。本文将详细解析RLHF的核心流程及其在GPT中的应用，帮助读者理解这一技术的关键原理和实际应用。

RLHF核心流程

1. 预训练阶段

• 目标：通过大规模数据学习语言基础能力
• 输入：海量文本语料（书籍、网页等）
• 输出：具备基础语法/语义/知识的语言模型
• 局限性：
• 可能出现答非所问
• 回答不够自然或礼貌
• 存在输出危险或不适当内容的风险

2. 奖励模型训练阶段

• 流程：
  1. 预训练模型对同一问题生成多个候选答案
  2. 人类标注者对回答进行质量评分或排序
  3. 使用标注数据训练奖励模型（排序模型）
• 关键技术：
• 成对比较标注（如回答A优于回答B）
• 监督学习方法（如逻辑回归、神经网络）

3. 强化学习阶段

• 优化目标：最大化奖励模型评分
• 核心算法：PPO（近端策略优化）
• 训练循环：
  1. 当前策略模型生成候选回答
  2. 奖励模型计算回答分数
  3. 根据分数调整模型参数，重复迭代

RLHF在GPT中的应用

1. 发展历程

• 2018年：GPT-1（1.17亿参数）
• 2019年：GPT-2（15亿参数）
• 2020年：GPT-3（1750亿参数）首次引入RLHF（InstructGPT）
• 2022年：ChatGPT（GPT-3.5）
• 2023年：GPT-4（多模态能力）

2. 应用步骤

1. 数据收集：

• 标注者对模型生成的回答进行成对比较（如回答A比B更有用）
• 数据形式示例：

  问题	回答A	回答B	标注结果
  北京天气	晴，10-15℃	多云，8-12℃	A > B

2. 奖励模型训练：

• 使用标注数据训练排序模型，将人类偏好转化为数值评分

3. 策略优化：

• 使用PPO算法微调GPT模型，最大化奖励信号

4. 持续迭代：

• 收集新反馈数据，更新奖励模型和策略

RLHF核心——奖励模型

1. 核心作用

• 将人类主观偏好转化为AI可优化的信号
• 作为强化学习的"裁判"，定义模型改进方向

2. 量化机制

• 主观评价 → 客观分数：
  1. 多个标注者对回答进行排序
  2. 构建排序数据集训练奖励模型
  3. 模型输出连续分数表示回答质量

3. 信号价值

• 与传统RL对比：

  维度	传统RL	RLHF
  奖励来源	预设规则	人类反馈
  优化目标	明确任务目标	复杂主观偏好
  灵活性	低（依赖规则设计）	高（适应人类价值观）

强化学习基础

1. 核心概念

• 智能体：学习主体（如机器人、程序）
• 环境：智能体所处的外部世界
• 状态：环境在某一时刻的描述
• 动作：智能体可执行的行为
• 奖励：环境对动作的即时反馈
• 策略：动作选择规则（确定性或随机性）
• 价值函数：评估状态或动作的长期收益

以下是强化学习核心概念的列表及其对应的字母表示（按常见文献中的符号规范整理）：

强化学习核心概念与符号对照表

补充说明

1. 字母规范：

• s,a,r为最基础符号，广泛用于贝尔曼方程和算法伪代码。
• π和γ为希腊字母，需与拉丁字母区分（如策略πvs. 状态转移概率P）。

2. 上下标含义：

• Q^π(s,a)表示策略π下的动作价值，Q^(s,a)* 表示最优动作价值。
• P(s’|s,a)中的竖线表示条件概率。

3. 其他常见符号：

• η(eta)：学习率（如梯度下降中的步长）。
• λ(lambda)：资格迹（TD(λ)算法中的衰减参数）。

2. 学习过程

1. 智能体在当前状态选择动作
2. 环境根据动作返回新状态和奖励
3. 智能体根据奖励更新策略，优化未来决策

3. 算法对比

奖励模型与算法关系

1. 解耦架构

• 人类反馈训练奖励模型
• 奖励模型为PPO算法提供优化信号
• PPO算法调整策略模型生成回答

2. 组合可能性

• 奖励模型可与多种强化学习算法结合：
• TRPO（高精度任务）
• Policy Gradient（简单任务）
• A2C（结合价值函数优化）

关键总结：

RLHF通过三个阶段实现模型优化：

1. 预训练获取基础能力
2. 奖励模型量化人类偏好
3. 强化学习根据偏好优化策略

核心在于奖励模型将主观评价转化为可计算的信号，指导模型生成符合人类预期的回答。