ChatGLM-RLHF: Practices of Aligning Large Language Models with Human Feedback

本文是LLM系列文章，针对《ChatGLM-RLHF: Practices of Aligning Large Language Models with Human Feedback》的翻译。

摘要

ChatGLM是一个免费使用的人工智能服务，由ChatGLM系列大型语言模型（LLM）提供支持。在本文中，我们提出了ChatGLM RLHF管道——一种从人类反馈中强化学习（RLHF）的系统——旨在增强ChatGLM与人类偏好的一致性。ChatGLM RLHF包括三个主要组成部分：收集人类偏好数据、训练奖励模型和优化政策。在将ChatGLM RLHF集成到生产中的整个过程中，我们遇到并解决了几个前所未有的挑战。我们介绍了减轻稳定大规模训练的奖励方差的策略，通过融合梯度下降实现模型并行，并设计正则化约束以避免LLM中的灾难性遗忘。实验表明，与监督微调（SFT）版本的ChatGLM相比，ChatGLM RLHF在对准任务方面有了显著改进。例如，在中国对齐任务中，它平均比ChatGLM SFT多赢得15%的胜利。这项工作介绍了我们将LLM与人类偏好相结合的实践，为RLHF实施中的挑战和解决方案提供了见解。

1 引言

2 相关工作

3 ChatGLM-RLHF

4 实验

5 结论

本文介绍了ChatGLM RLHF，这是一种强化学习管道，旨在增强ChatGLM与人类偏好的一致性。我们深入解释了ChatGLM RLHF的三个主要组成部分，即数据收集、奖励模型训练和政策模型训练。此外，我们还讨论了在实践过程中遇到的挑战和相应的解决方案，例如如何减轻奖励偏差和方差，实现模型并行性，避免灾难性遗忘。实