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RLHF 技术分解

RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解：

1. 预训练一个语言模型 (LM) ；
2. 聚合问答数据并训练一个奖励模型 (Reward Model，RM) ；
3. 用强化学习 (RL) 方式微调 LM。

　　细化:

　　1. 没啥好说的

　　2.关于训练奖励数值方面，这里需要人工对 LM 生成的回答进行排名。起初我们可能会认为应该直接对文本标注分数来训练 RM，但是由于标注者的价值观不同导致这些分数未经过校准并且充满噪音。通过排名可以比较多个模型的输出并构建更好的规范数据集。这个过程中一个有趣的产物是目前成功的 RLHF 系统使用了和生成模型具有 不同 大小的 LM (例如 OpenAI 使用了 175B 的 LM 和 6B 的 RM，Anthropic 使用的 LM 和 RM 从 10B 到 52B 大小不等，DeepMind 使用了 70B 的 Chinchilla 模型分别作为 LM 和 RM) 。一种直觉是，偏好模型和生成模型需要具有类似的能力来理解提供给它们的文本。看来lm和rm可以不同模型.

 　　3. 用强化学习微调

　　这是最核心的部分.长期以来出于工程和算法原因，人们认为用强化学习训练 LM 是不可能的。而目前多个组织找到的可行方案是使用策略梯度强化学习 (Policy Gradient RL) 算法、近端策略优化 (Proximal Policy Optimization，PPO) 微调初始 LM 的部分或全部参数。

　　让我们首先将微调任务表述为 RL 问题。首先，该 策略 (policy) 是一个接受提示并返回一系列文本 (或文本的概率分布) 的 LM。这个策略的 行动空间 (action space) 是 LM 的词表对应的所有词元 (一般在 50k 数量级) ，观察空间 (observation space) 是可能的输入词元序列，也比较大 (词汇量 ^ 输入标记的数量) 。奖励函数 是偏好模型和策略转变约束 (Policy shift constraint) 的结合。

　　PPO 算法确定的奖励函数具体计算如下：

　　将提示 x 输入初始 LM 和当前微调的 LM，分别得到了输出文本 y1, y2，将来自当前策略的文本传递给 RM 得到一个标量的奖励 $r_θ$