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GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是它仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。
在这个背景下，OpenAI 提出了一个 “Alignment” 概念，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合人类偏好。因此，为了让模型输出与用户意图更加 “align”，就有了 InstructGPT 这个工作。
InstructGPT 提出了一个理想化语言模型的 3H 目标：
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Helpful: 能帮助用户解决问题
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Honest: 不能捏造事实，不能误导用户
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Harmless: 不能对用户或环境造成物理、精神、社会层面的伤害
从做研究的角度来讲，其实很多时候人们并不在意 “Alignment”问题，只要一个模型在评估的数据集上表现好，那基本就可以说是一个好模型。
但是对于工业界来说，一个产品的安全性就显得尤为重要，历史上也出现过不止一次因为某个负面 case，引发社会争议，从而导致整个产品下线的例子，特别是对于大公司来讲，出现一次负面 case 通常是比较严重的。比如之前 google 和 facebook 就都出现过把照片中的黑人识别成黑猩猩的事件，然后随之而来的就是产品的整改，公关道歉之类的。所以从这个角度来讲，OpenAI 做 InstructGPT 的出发点是非常合理且重要的。
关于 InstructGPT 的技术方案，原文分为了三个步骤：有监督微调，奖励模型训练，强化学习训练；实际上可以把它拆分成两种技术方案，一个是有监督微调（SFT），一个是基于人类反馈的强化学习（RLHF），下面我来概要介绍一下这两种技术方案，更多细节可以去阅读原始论文和文末推荐的解读文章。
有监督微调（SFT）
有监督微调（SFT: Supervised Fine-Tuning）过程如下图所示：
本质上来说，SFT 可以理解为人工标注了一批数据，然后去微调 GPT-3。 但是值得一提的是，这里标注的数据与 GPT-3 之前用来做下游任务使用的 few-shot 格式，有非常本质的区别。
GPT-3 中的 few-shot 对于同一个下游任务，通常采用固定的任务描述方式，而且需要人去探索哪一种任务表述方式更好。显然这种模式与真实场景下用户的使用方式存在较大的 gap，用户在向 GPT-3 提问时才不会采用某种固定的任务表述，而是随心所欲地以自己的说话习惯去表达某个需求。
InstructGPT 在 SFT 中标注的数据，正是为了消除这种模型预测与用户表达习惯之间的 gap。在标注过程中，他们从 GPT-3 的用户真实请求中采样大量下游任务的描述，然后让标注人员对任务描述进行续写，从而得到该问题的高质量回答。这里用户真实请求又被称为某个任务的指令（Instruct）****，即 InstructGPT 的核心思想“基于人类反馈的指令微调”。
基于人类反馈的强化学习（RLHF）
基于 SFT 得到的模型被用于接下来的 RLHF 做进一步的模型优化，流程如下：
如上图所示，以摘要生成任务为例，详细展示了如何基于人类反馈进行强化学习，最终训练完成得到 InstructGPT 模型。主要分为三步：
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收集人类反馈： 使用初始化模型对一个样本生成多个不同摘要，人工对多个摘要按效果进行排序，得到一批排好序的摘要样本；
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训练奖励模型： 使用第1步得到的样本集，训练一个模型，该模型输入为一篇文章和对应的一个摘要，模型输出为该摘要的得分；
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训练策略模型： 使用初始化的策略模型生成一篇文章的摘要，然后使用奖励模型对该摘要打分，再使用打分值借助 PPO （Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法重新优化策略模型。
整体流程
InstructGPT 整体训练流程如下图三步所示：
而 ChatGPT 的训练流程如下图所示：
我们不能说很像，只能说是一模一样了，所以这就是为什么说 InstructGPT 是强大但闭源的 ChatGPT 的内核的由来，也是所有 LLMer 必须研读的工作了。
InstructGPT 总结
总的来说，InstructGPT 相对于之前的 GPT 系列，有以下几点值得注意：
解决 GPT-3 的输出与人类意图之间的 Align 问题；
让具备丰富世界知识的大模型，学习“人类偏好”；
标注人员明显感觉 InstructGPT 的输出比 GPT-3 的输出更好，更可靠；
InstructGPT 在真实性，丰富度上表现更好；
InstructGPT 对有害结果的生成控制的更好，但是对于“偏见”没有明显改善；
基于指令微调后，在公开任务测试集上的表现仍然良好；
InstructGPT 有令人意外的泛化性，在缺乏人类指令数据的任务上也表现很好。
最后一点讨论
从 InstructGPT 到 ChatGPT，我们是不是本质上还是回到“人工”智能那条路？像 GPT-2 和 GPT-3 那种完全的无监督还是行不通，最终不还是需要人工干预去标数据？
这个观点个人还是比较赞同的：不太倾向于这种悲观态度，人工智能目前最重要的还是要找到人工和智能之间的平衡点，而不是一味的去追求完全的无监督，无人工代价。
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- 大模型面试准备（一）：LLM主流结构和训练目标、构建流程
- 大模型面试准备（二）：LLM容易被忽略的Tokenizer与Embedding
- 大模型面试准备（三）：聊一聊大模型的幻觉问题
- 大模型面试准备（四）：大模型面试必会的位置编码（绝对位置编码sinusoidal，旋转位置编码RoPE，以及相对位置编码ALiBi）
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[1] InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/609716668
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/590311003
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