RLHF强化学习微调LLM

总结自视频（吴恩达大模型入门课）：29_03_reinforcement-learning-from-human-feedback-rlhf_哔哩哔哩_bilibili

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。以下是强化学习的基本过程及其在LLM微调中的应用：

---

一、强化学习的基本过程

1. 状态（State）：

   • 表示环境在某一时刻的具体情况。

   • 例如，在游戏中，状态可以是当前的游戏画面和角色位置。

2. 动作（Action）：

   • 智能体在给定状态下采取的行动。

   • 例如，在游戏中，动作可以是移动、跳跃或攻击。

3. 奖励（Reward）：

   • 智能体执行动作后，环境给予的反馈。

   • 例如，在游戏中，奖励可以是得分增加或生命值减少。

4. 环境（Environment）：

   • 智能体交互的外部系统。

   • 环境根据智能体的动作更新状态，并返回奖励。

5. 策略（Policy）：

   • 智能体根据当前状态选择动作的规则。

   • 目标是最大化累积奖励。

---

二、强化学习在LLM微调中的应用

在LLM微调中，强化学习通常用于人类反馈强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback），以优化模型的生成结果。以下是具体步骤：

1. 初始化

• 使用预训练模型（如GPT）作为初始策略。

• 收集人类反馈数据，构建奖励模型（Reward Model）。

2. 交互与采样

• 模型生成多个候选回复（动作）。

• 人类评估这些回复的质量，提供反馈（奖励）。

3. 奖励模型训练

• 使用人类反馈数据训练奖励模型，使其能够自动评估生成回复的质量。

• 例如，ChatGPT使用人类标注的对话数据训练奖励模型。

4. 策略优化

• 使用强化学习算法（如PPO, Proximal Policy Optimization; DPO, Direct Preference Optimization）优化模型策略。

• 目标是通过最大化奖励模型的评分，提升生成回复的质量。

5. 迭代与评估

• 重复上述过程，逐步优化模型。

• 最终模型能够生成符合人类期望的高质量回复。

---

三、RLHF算法种类

1. DPO（Direct Preference Optimization）

核心思想：

• 直接利用人类偏好数据（如“回答A优于回答B”）优化策略，无需显式训练奖励模型，调整幅度大。

• 将偏好学习转化为策略概率的排序优化问题，通过对比损失调整模型输出。

 2. PPO（Proximal Policy Optimization）

核心思想：

• 通过奖励信号（如点赞、踩）来渐渐式调整模型的行为策略，调整幅度较小，确保新策略与旧策略的差异不超过一定范围（通过KL散度约束或裁剪目标函数实现），避免训练不稳定。

• 目标是最大化期望奖励，同时防止策略突变。

对比总结

算法	依赖奖励模型	数据需求	训练复杂度	适用场景
PPO	是	需大量交互数据	高	通用RL任务、显式奖励定义
DPO	否	需高质量偏好对	低	直接对齐人类偏好、小样本

三、RLHF的优势

1. 对齐人类偏好：

   • 通过人类反馈，模型生成结果更符合用户期望。

2. 提升生成质量：

   • 优化后的模型在对话、问答等任务中表现更佳。

3. 适应多样化任务：

   • RLHF可以应用于多种生成任务，如对话、内容创作等。

---

四、总结

强化学习通过与环境交互优化策略，在LLM微调中，RLHF利用人类反馈数据训练奖励模型，并通过强化学习算法优化生成策略。这种方法显著提升了模型生成结果的质量和对齐人类偏好的能力，是LLM微调的重要技术之一。