大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架

大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架

1. 背景介绍

1.1 人工智能的崛起

人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。

1.2 大语言模型的挑战

然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,而这在某些领域是昂贵且困难的。此外,大语言模型可能会产生有害、不当或不准确的输出,这可能会对用户产生负面影响。

1.3 RLHF 的兴起

为了解决上述挑战,研究人员提出了一种新的训练范式,称为基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)。RLHF 允许利用人类的评分和反馈来微调预先训练的大型语言模型,从而使其输出更加符合人类的期望和价值观。

2. 核心概念与联系

2.1 强化学习

强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注如何让智能体(agent)通过与环境的交互来学习采取最优策略,从而最大化预期的累积奖励。

在 RLHF 中,语言模型就是这个智能体,而人类的评分和反馈则构成了奖励信号。模型的目标是学