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榮耀標識（一文看懂）強化學習與人工反饋（RLHF）調優大模型
AI如何通過RLHF，走上更加人性化的進化之路？這篇文章里，作者深入介紹了RLHF的定義與適用場景，并給出了訓練步驟和相應示例，不妨一起來看一下。
你是否已經目睹了提示詞工程的精巧和模型微調的巧妙結構？（可以回看之前的兩篇文章）
現在，是時候探索強化學習人工干預（RLHF）如何將人的直覺和評價融入模型訓練之中，創造出真正符合人類道德感和效用理念的AI行為了。
準備好見證AI如何通過RLHF走上更加人性化的進化之路了嗎？
讓我們一起深入挖掘。
一、RLHF的定義與效果
強化學習與人工干預（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是一個結合了強化學習和人類反饋的調優方法。
它是為了解決：糾正大模型回復的一些并不與人類價值觀完全對齊的信息。（尤其是一些特殊領域的敏感信息）
通過RLHF，將原本強化學習依賴于環境提供的獎勵信號，我們以人類的判斷作為獎勵信號，引導模型的行為更加符合人類期望的結果。
通過這種方式，模型不僅學會了執行特定任務，還學會了在做出決策時如何符合道德和價值觀。
舉個例子，社交媒體的內容推薦系統可以應用RLHF來避免推送具有偏見或不當內容，提高用戶體驗的質量。
二、RLHF適用和不適用的場景
1. 適用的場景
- 需要模型對復雜的人類行為作出響應，并且遵循某種倫理標準的任務。
- 當模型的決策過程需要符合特定文化或社會規范時。
- 在標準強化學習獎勵結構難以明確或不足以引導模型學習正確行為的任務中。
2. 不適用的場景
- 如果沒有足夠的資源進行持續的人工干預來提供反饋，則RLHF可能不太合適。
- 對于那些非常明確且易于量化的任務，傳統的強化學習可能更加高效。
- 需要快速迭代的任務，RLHF的訓練周期可能過長。
三、RLHF的訓練步驟
三步法：
1）行為建模：為模型定義一個決策框架，如何通過采取行動獲得獎勵。
2）人類反饋集成：創建或整合一個反饋系統，讓人類評價者對模型的行為做出評價，這些評價將轉化為獎勵信號。
3）強化學習應用：
- 利用人工評價的獎勵訓練模型，改善其決策過程。
- 通過模擬或實際環境測試模型行為。
- 根據反饋結果繼續優化模型行為。
RLHF訓練過程，復雜程度相對比較高，無論是對于數據的要求還是對于反饋標記，都是影響其中的因素，若處理不當，可能出現模型過度迎合反饋、學習獎勵函數偏差或性能退化（需要特別關注），會出現推倒重來的可能性。
四、RLHF的示例：基于用戶滿意度的客戶服務改進
假設我們要改善一個自動客戶服務系統，在用戶交互中采用RLHF進行調優。
首先，我們通過讓用戶在服務結束后評價其滿意度來建立一個獎勵體系。
接著，模型會根據這些評分以及由客服專家提供的額外訓練反饋調整其答復策略。
以下是具體步驟：
1）明確目標并建模：目標是提高用戶滿意度，所以模型應當學會在各種場景下提供高質量的客戶服務。
2）收集和整合用戶反饋：通過用戶滿意度調查收集反饋，并結合客服專家的指導建立獎勵信號。
3）執行強化學習：
- 將收集到的滿意度評分作為獎勵信號。
- 模擬客戶對話，讓模型嘗試提供解答并根據反饋信號進行自我調整。
- 測試和細化模型的答復，確保它可以提高用戶滿意度。
持續地應用用戶和專家的反饋，不僅可以使模型在回答問題時更加精準，還可以使溝通更具友好性，從而實現客戶服務的整體提升。
最后的話
總得來說，RLHF調優大模型的優勢在于能提高模型輸出與人類價值和期望的一致性，讓模型行為更符合倫理和用戶偏好；劣勢則在于其依賴持續的人類反饋，這可能導致訓練過程成本高、效率低，并且對質量有嚴格要求。
RLHF訓練難度較高，涉及多個技術難點和復雜因素的協調。在實際操作中，如果處理不當，有可能導致模型性能下降或出現不符合預期的行為，要成功運用RLHF，需要對強化學習算法有深入理解，精心設計和實施數據收集、獎勵模型構建、訓練過程監控等各個環節，并持續關注模型的泛化能力和實際表現。
希望帶給你一些啟發，加油。
作者：柳星聊產品，公眾號：柳星聊產品
本文由 @柳星聊產品 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
寫的不錯，希望后續能有深入一點的分析。
好的， 謝謝。期待有機會交流，哈哈~