论文阅读——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》

论文阅读——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》

📄 论文信息

• 标题: Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback
• 作者: Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, et al.
• 机构: OpenAI
• 发表时间: 2022
• 原文链接: https://arxiv.org/abs/2203.02155

1. 论文背景

在传统的语言模型训练中，我们通常依赖无监督学习或监督学习，但这些方法的一个问题是：

👉 模型缺乏对用户意图的理解，可能会生成不符合人类期望的文本。

为了解决这个问题，OpenAI 提出了**基于人类反馈训练语言模型（RLHF）**的方法，使得模型能够更好地理解人类的指令，并根据反馈优化其生成结果。

2. 论文核心方法

该研究采用了**强化学习（RL）+ 人类反馈（HF）**的训练方法，主要包括以下几个阶段：