A Critical Evaluation of AI Feedback for Aligning Large Language Models

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本文分析了人工智能反馈强化学习(RLAIF)在微调大型语言模型中的效果,揭示了RLAIF的提升主要源于较弱教师模型的监督微调(SFT),而非强化学习步骤。实验表明,直接使用更强的模型进行SFT可能优于RLAIF流程,并且RLAIF的效果在不同模型、评估协议和评论家模型间存在显著差异。研究还提供了未来优化RLAIF的建议,包括定期更新AI生成的指令数据集。

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本文是LLM系列文章,针对《A Critical Evaluation of AI Feedback for Aligning Large Language Models》的翻译。

摘要

人工智能反馈强化学习(RLAIF)是一种流行的范式,用于提高强大的预训练语言模型的指令跟随能力。RLAIF首先使用来自教师模型的演示执行监督微调(SFT),然后使用来自评论家模型的反馈通过强化学习(RL)进一步微调模型。虽然最近流行的开源模型已经证明了RL步骤在性能上有了实质性的改进,但在本文中,我们质疑RL步骤的复杂性是否真的适合人工智能反馈。我们表明,RL步骤的改进实际上完全是由于在SFT数据收集中使用比用于人工智能反馈生成的批评者(例如,GPT-4)更弱的教师模型(例如GPT-3.5)的广泛实践。具体来说,我们展示了GPT-4作为教师的简单监督微调优于现有的RLAIF管道。更普遍地说,我们发现RLAIF的收益在基本模型族、测试时间评估协议和评论家模型之间有很大差异。最后,我们对SFT何时可能优于完整的两步RLAIF管道提供了一个机制解释,并提出了使RLAIF在实践中发挥最大作用的建议。代码位于:https://github.com/architsharma97/dpo-

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