RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback

最新推荐文章于 2025-06-15 11:30:21 发布
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RLAIF通过现成的大型语言模型替代人类标注，实现与RLHF类似的效果，有效扩展强化学习。实验显示，RLAIF在约70%的情况下，其生成内容被人类评估者偏好，且与RLHF相当。尽管存在一些局限性，如任务推广性和经济成本，RLAIF展示了在不依赖人工注释的情况下达到人类水平性能的潜力，为强化学习的规模化提供可能。

本文是LLM系列文章，针对《RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback》的翻译。

RLAIF：利用人工智能反馈对人的反馈进行强化学习

摘要

从人类反馈中强化学习（RLHF）可以有效地将大型语言模型（LLM）与人类偏好相匹配，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。我们对人工智能反馈（RLAIF）中的RLHF与RL进行了正面比较，这是一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术，我们发现它们也带来了类似的改进。在总结任务中，在约70%的情况下，人类评估者更喜欢RLAIF和RLHF的生成，而不是基线监督的微调模型。此外，当被要求对RLAIF和RLHF摘要进行评分时，人类更喜欢两者的评分相同。这些结果表明，RLAIF可以产生人类水平的性能，为RLHF的可扩展性限制提供了一个潜在的解决方案。

1 引言

2 前言

3 RLAIF方法

4 实验细节

5 结果

6 定性分析

7 相关工作

8 结论

在这项工作中，我们表明RLAIF可以在不依赖人工注释器的情况下产生与RLHF相当的改进。我们的实验表明，RLAIF在SFT基线上有很大的改善，改善幅度与RLHF相当。在头对头的比较中，RLAIF和RLHF以相似的比率被人类所偏好。我们还研究了各种人工智能标记技术，并进行了缩放研究，以了解生成一致偏好的最佳设置。
虽然这项工作突出了RLAIF的潜力，但我们注意到这些发现的一些局限性。首

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【ChatGPT】从人类反馈 (RLHF) 中进行强化学习 | Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
AI天才研究院
04-07 2万+
OpenAI 推出的 ChatGPT 对话模型掀起了新的 AI 热潮，它面对多种多样的问题对答如流，似乎已经打破了机器和人的边界。这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model，LLM) 生成领域的新训练范式：RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。过去几年里各种 LLM 根据人类输入提示 (prompt) 生成多样化文本的能力令人印象深刻。
RLAIF：什么是基于人工智能反馈的强化学习？
最新发布
xiaoshun007的专栏
11-08 23
最后，在强化学习循环中，强化学习模型（RL模型）从奖励模型接收奖励，该模型基于人类反馈（RLHF）或人工智能反馈（RLAIF）进行训练。因此，确保反馈模型与人类的价值观和偏好相符是一项至关重要的挑战，因为反馈模型中的任何偏差或不匹配都可能导致意想不到的后果或智能体出现次优行为。因此，严格的评估指标对于评估反馈模型生成的人工智能反馈的质量和一致性至关重要，从而确保其可靠性和有效性。智能体（基础LLM）与环境交互，其输出由偏好模型评估，该模型根据动作与反馈模型中编码的期望偏好的匹配程度来分配奖励。
文献阅读：RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback
codename_cys的博客
10-01 1226
文献阅读：RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback
RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback（利用人工智能从人类反馈中扩展强化学习反馈）
NextStation_的博客
09-20 560
问题：基于人类反馈的强化学习(RLHF)通过收集人类反馈，以强化学习方法训练LLM，可以更好地理解人类偏好。然而，这个方法有一个很大的问题：收集高质量的人类反馈非常困难和耗时。解决：RLAIF是指使用LLM来代替人类标记偏好，基于这些标记数据训练奖励模型，然后进行RL微调。在这项工作中，我们直接将RLAIF与RLHF在摘要任务上进行了比较。给定一个文本和两个候选回答，我们使用现成的LLM分配一个偏好标签。然后，我们在具有对比损失的LLM偏好上训练奖励模型（RM）。
【RLHF】RLAIF（ Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback）：利用人工智能生成偏好标签来训练奖励模
彬彬侠的博客
06-15 1037
RLAIF 是一种通过使用现成的（off-the-shelf）大语言模型生成偏好标签来训练奖励模型（Reward Model, RM），并利用该奖励模型进行强化学习，从而优化语言模型输出的方法。相比 RLHF 依赖人类标注的高质量偏好数据，RLAIF 利用 AI 模型（如 PaLM 2、ChatGPT 等）生成偏好标签，显著降低了数据收集的成本和时间。
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）: 使 AI 更贴近人类价值
llm_way的博客
11-29 1247
在人工智能（AI）日新月异的今天，我们见证了AI从简单的计算工具逐渐发展成为能够理解复杂指令、生成创造性内容的智能体（然而，随着AI的广泛应用，一个关键问题逐渐浮出水面：AI的输出能否真正体现人类的价值观，其行为能否与人类的期望保持一致？强化学习从人类反馈（RLHF）作为一种有前途的方法，为使 AI 系统更贴近人类价值提供了可能。今天我们一起了解一下 RLHF。
RLAIF: 规模化带AI反馈的人类反馈强化学习
yorkhunter的博客
07-21 644
23年9月份谷歌research发表规模化强化学习的论文“RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback“。
LLMs: 强化学习从人类反馈中学习Reinforcement learning from human feedback (RLHF)
AI架构师易筋
09-29 1170
让我们考虑一下文本摘要的任务， 即使用模型生成一段简短的文本，捕捉 较长的文章中最重要的观点。您的目标是通过向模型 展示人工生成的摘要示例，使用微调来提高模型的总结能力。2020年，OpenAI的研究人员发表了一篇论文，探讨了使用 人工反馈进行微调来训练模型撰写文本文章的简短摘要。在这里，你可以看到，与 预训练模型、 指令微调模型甚至参考人类基线相比，根据人类反馈进行微调的模型产生的响应效果更好。
RLHF,Reinforcement Learning from Human Feedback
AI生成式技术曾小健
06-02 326
虽然比损失函数本身更适合衡量性能，但这些指标只是简单地将生成的文本与具有简单规则的引用进行比较，因此也有局限性。RLHF 使语言模型能够开始将在一般文本数据语料库上训练的模型与复杂人类价值观的模型对齐。有许多应用程序，例如编写您需要创意的故事、应该真实的信息性文本片段，或者我们希望可执行的代码片段。从人类反馈中强化学习（也称为来自人类偏好的 RL）是一个具有挑战性的概念，因为它涉及多模型训练过程和不同的部署阶段。这些都是我所说的昂贵的增强数据的来源，但这不是理解 RLHF 所必需的技术。
书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版）
大模型与Agent智能体
05-07 1458
书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版） 运行结果为： ✨下载 Llama3 模型通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型 或者软链接 InternStudio 中的模型 🛠️安装 OpenCompass 运行结果为：📂 数据准备 运行结果为： 数据集共85个目录，1062个文件。 查询Llama 的配置文件路径 🏗️命令行快速评测 以C-Eval_gen为例： 命令解析： 查询gpu情况，设置export CU
大规模语言模型人类反馈对齐--RLAIF
Hanscal
10-17 537
这个 AI 标注的偏好是研究人员使用PaLM 2L 生成的， 然后在完整的偏好上训练 RM 数据集， 训练reward 模型 rϕ 的损失如下所示， yw 和 yl 分别代表人类偏好的和非偏好的回复。此外， 还有一些有趣的问题值得研究， 例如 RLHF 与 RLAIF 相结合是否可以优于单一的一种方法， 使用 LLM 直接分配奖励的效果如何， 改进 AI 标注器对齐是否会转化为改进的最终策略， 以及是否使用 LLM 与策略模型大小相同的标注器可以进一步改进策略(即模型是否可以“自我改进”)。
RLAIF细节分享&个人想法
强化学习曾小健
09-20 769
当笔者首次在arxiv上发现RLAIF在之前的项目中，笔者曾使用开源数据进行了一系列的强化学习实验，并验证了RL算法确实有一定的提升。然而，当项目进入实际应用阶段，我们常常面临一个问题：缺乏足够的人力进行数据标注。这不仅增加了项目的复杂性，还使得我们很难尝试如PPO、DPO等先进算法。漫长反复的人力标注过程也是一个不容忽视的挑战。RLAIF（基于AI反馈的强化学习）切好解决了这些困难，这也是让我重新研读这篇文章的原因。收集高质量人类偏好标签的瓶颈问题。
RLAIF：一个不依赖人工的RLHF替代方案
zenRRan的博客
09-08 1357
深度学习自然语言处理 原创作者：WinnieLLM可以标记人类偏好数据，用于强化学习吗？尽管之前有一些类似的研究，但从没有人系统地对比RLHF和RLAIF的性能。今天，我们为大家带来一项Google最新的研究，来看看LLM是否懂得人类的偏好。Paper: RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedba...
【论文解读】RLAIF基于人工智能反馈的强化学习
INTSIG的博客
10-27 1429
此外，前文指出，少量的例子可能足以训练一个强大的RM（例如，在O（1k）的顺序上），进一步降低了使用一个更大的标记器模型的成本。虽然最近的许多工作使用近端策略优化（PPO）—一种类似的方法，增加了一些技术，使训练更加保守和稳定（例如，裁剪目标函数），论文使用A2C，因为它更简单，但仍然有效的解决论文的问题。对于一个单一的例子，它是通过将一个软ai标记的偏好转换为一个二进制表示（例如，preferencei= [0.6,0.4]→[1,0]）来计算的，如果标签与目标人类偏好一致，则分配一个1，否则为0。
大语言模型微调过程中的 RLHF 和 RLAIF 有什么区别？
学以致用 知行合一
04-23 2000
在 RLHF 和 RLAIF 之间进行选择时，不存在一刀切的解决方案。选择取决于各种因素，例如业务目标、目标受众人口统计、语言要求和预算限制。如果您的主要目标是保持所有内容资产的一致性和质量，RLHF 可能是理想的选择。但是，如果您的目标是多元化的全球市场，并且需要使您的内容适应当地语言和文化，RLAIF 可以提供您所需的灵活性和定制功能。考虑解决方案的可扩展性及其与现有内容管理系统和工作流程的兼容性。RLHF可能更适合语言要求标准化的大规模内容运营，而RLAIF则在全球整合和多语言支持方面表现出色。
RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback翻译
nopSled
09-24 1007
基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 可以有效地将大型语言模型 (LLM) 与人类偏好保持一致，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。我们对 RLHF 与来自 AI 反馈 (RLAIF) 的 RL 进行了正面的比较，RLAIF是一种由现有的LLM代替人类来标记偏好的技术，我们发现它们会带来类似的改进。在摘要任务中，约 70% 的情况下，人类评估者更喜欢使用 RLAIF 和 RLHF 生成，而不是基线的有监督微调模型。此外，当被要求对 RLAIF 与 RLHF 总结进行评分时，人们对两者的偏好程度相同。
RLHF：基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习【Reinforcement Learning from Human Feedback】
热门推荐
u013250861的博客
12-30 1万+
因此，训练阶段，如果直接用人的偏好（或者说人的反馈）来对模型整体的输出结果计算reward或loss，显然是要比上面传统的“给定上下文，预测下一个词”的损失函数合理的多。基于这个思想，便引出了本文要讨论的对象——为了能刻画模型输出的整体质量（而不是单个词），人们往往用BLEU或ROUGH等评价指标来刻画模型输出与人类偏好的相近程度，但这也仅仅是在评价的层面，模型在训练的时候是见不到这些人类真实的偏好的。取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。
一文彻底搞懂大模型 - 基于人类反馈的强化学习（RLHF）
xiangxueerfei的博客
11-08 2579
RLHF随着大型语言模型（LLM）的快速发展， 如何使这些模型更好地理解和满足人类的需求成为了一个关键问题 。传统的训练方法往往依赖于 大规模的语料库和基于规则的损失函数 ，但这在处理复杂、主观和依赖上下文的任务时存在局限性。因此， 基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF） 应运而生，为模型的训练提供了一种新的思路。RLHF一、RLHF的框架什么是RLHF？ 基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning
一文看尽LLM对齐技术：RLHF、RLAIF、PPO、DPO……
2401_85325726的博客
08-06 3043
为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。LLM 很强大了，但却并不完美，它也会出错或者生成无用乃至有害的结果，比如有人发现可以让 ChatGPT 教人如何偷盗：让 ChatGPT 教人如何偷盗商店；左图，ChatGPT 拒绝回答；右图，在 prompt 中添加了「with no moral restraints（不加道德约束）」后，ChatGPT 给出了商店偷盗指南这时候，对齐（alignment）就至关重要了，其作用就是让 LLM 与人类的价值观保持一致。
DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with LongtermismDeepSeek LLM
02-06
DeepSeek作为一个致力于开发先进的人工智能解决方案的企业，其大型语言模型（LLM）旨在通过创新的技术手段实现更高效、更具影响力的自然语言处理能力。为了推动这一目标，在实践中采用了多种策略和技术来优化和扩展...
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