《大模型LLMs强化学习-RLHF及其变种》电子书下载

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这篇文章详细介绍了大模型（LLMs）中的强化学习与人类反馈（RLHF）及其变种。以下是文章的主要内容：

一、LLM的经典预训练Pipeline
LLM的训练通常包括预训练、有监督微调和强化学习与人类反馈（RLHF）三个步骤：

​​1.预训练​​：从大量无标注文本数据集中学习通用知识。
​​2.有监督微调（SFT）​​：使用人工标注的指令数据集优化模型以更好地遵守特定指令。
​​3.对齐​​：通过微调使模型与人类偏好和价值观对齐。

二、预训练（Pre-training）
预训练是利用庞大的文本语料库对模型进行训练，使其能够预测下一个单词。常用的数据集包括Project Gutenberg等。

三、有监督微调（Supervised Fine-tuning）
1.​​定义​​：SFT的目标与预训练类似，但需要人工标注的指令数据集。
2.​​训练数据格式​​：输入为指令或输入文本，输出为预期回复。
3.​​区别​​：SFT需要的训练数据量较小，且需要人工标注。

四、对齐（Alignment）
对齐是通过微调将语言模型与人类偏好和价值观对齐，这是RLHF机制发挥作用的地方。

五、Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
1.​​流程​​：
在预训练模型上进行SFT。
创建一个奖励模型（RM）。
基于RM使用PPO算法微调SFT模型。

2.​​instructGPT的原理​​：
使用RLHF和奖励塑造（reward shaping）来提升生成文本的质量和一致性。

六、LLaMA2的RLHF
1.​​Margin Loss​​：Llama 2使用Margin Loss来改进排序训练，增加边际标签以区分“显著更好”和“好的不明显”。
2.​​两个RM模型​​：分别侧重于“有用性”和“安全性”，最终奖励函数将两个分数进行线性组合。
​​3.拒绝采样​​：使用PPO和拒绝采样算法迭代产生多个RLHF模型。

七、RLHF替代方案
1.​​Constitutional AI​​：基于AI反馈的无害性自我训练机制。
​​2.The Wisdom of Hindsight​​：基于重新标记的监督微调方法，优于RLHF。
3.​​Direct Preference Optimization (DPO)​​：直接使用PPO的替代方案，通常更有效。
4.​​Reinforced Self-Training (ReST)​​：使用离线生成训练数据集的替代方案。
​​5.RLAIF​​：使用AI反馈扩展RLHF，标注人员在一半的案例中更喜欢RLAIF模型。

八、RLHF实践篇
1.​​选取最优checkpoint​​：
由于Reward Model输出的是近似奖励，不能完全依赖训练过程中的Reward变化。
使用公式估算真实Reward，找出最优模型对应的KL值。
研究表明，Reward Model越大，模型能够获得更高的真实reward。
RM数据集越大，对模型的提升越大。
Policy Model越大，利用RM做提升的收益越小，但绝对分数上来看还是模型越大越好。

这篇文章详细探讨了LLMs的训练流程及其优化方法，特别是RLHF及其替代方案的对比分析。

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