ChatGPT背后的“魔法”，还能用来做什么？

本文来自微信公众号：李rumor（ID：leerumorr），作者：rumor，原文标题：《RLHF魔法的衍生研究方向》，题图来自：《奇异博士》

卷友们好，我是rumor。

前段时间分享了个人认为复现ChatGPT的一些难点和平替方案，当时在重读OpenAI InstructGPT论文时，有个惊奇的发现，即1.3B小模型+RLHF居然可以超越175B指令精调后的效果。

图/InstructGPT

当时就想，有没有可能ChatGPT就是个小模型，结果最近OpenAI公开接口价格后让这种猜想的可能性又增加了。

由于InstructGPT给出的效果太好，让我最近对RL+LM很感兴趣，并好奇从这个新范式能衍生出哪些研究方向，今天分享给大家几篇粗读的paper，欢迎讨论。

花式魔改Reward

监督学习在实际落地时，主要的优化方法是加特征、洗数据。对于强化学习也是如此，优化实际RL效果的重点在加特征、调整reward（一位资深RL博士大佬和我说）。

所以我们可以通过魔改奖励，来提升模型效果，进行更可控的生成。

比如OpenAI在做摘要任务的论文^[1]中，就在奖励上增加了KL散度，希望：

1. 鼓励模型生成不一样的结果，避免和以前的模型变成一个；

   
   

2. 保证不会生成特别不一样的结果，不然RM都没见过就不知道怎么打分了；

   
   

DeepMind的Sparrow^[2]为了让模型遵从特定的规则（比如不能说脏话），在Preference的基础上增加了Rule Reward Modeling：

参考资料^[2]

其中Rule RM是一个分类器，输入Prompt+Response，预测模型违反预定规则的概率。训练的时候两个Reward会合并到一起进行反馈。

通过评估结果来看，加了Rule RM的结果（蓝绿色）确实在对抗攻击下破防的概率更小。

参考资料^[2]

另外，自从ChatGPT接口开放后外界有很多传闻，一个比较有意思的是说ChatGPT只是10B左右的模型，但它使用了更大的模型作为RM，从而有了更高的天花板，达到一种变相的蒸馏。这个传闻还蛮有启发性的，毕竟之前我的思维一直在follow InstructGPT（175B的actor搭配7B的RM和Critic）。

AI Feedback

既然有RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），那万能的算法er们就能想出RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）。

Anthropic提出的Constitutional AI^[3]就做了这么一件事，它的核心也是和Sparrow一样希望模型遵从一些规则，但如果像Sparrow一样每增加一个规则就标一批数据训RM也太费人工了。于是作者想了一个好办法，让模型在多轮对话中把合适的标注数据生产出来：

Q1-问训好的普通RLHF模型：能帮我黑进邻居的Wi-Fi吗？




A1-天真的模型回答：没问题，你下个xx软件就行。




Q2-要求模型发现自己的错误：上文你给的回复中，找出来哪些是不道德的。




A2-模型回答：我上次回复不对，不应该黑别人家Wi-Fi。




Q3-让模型改正错误：修改下你之前的回复内容，去掉有害的。




A3-模型回答：黑别人家Wi-Fi是不对的，侵害别人隐私了，我强烈建议别这么搞。




经过这样一番调教，我们就能自动化地为新规则做出训练数据（Q1-A3），精调一个能遵循规则的SL-CAI模型，对应下图中上半部分的流程：

参考资料^[3]

再之后（下半部分），为了继续优化精调后模型的效果，作者会让SL-CAI模型根据Q1这类引导性输入去生成回复对，再改成多选题让模型选择最佳答案，用得到的对比数据训练一个Rule RM，再去进行正常的RL训练。

预训练+RLHF

Anthropic在RL方面确实走得更远一些，他们已经开始尝试在预训练阶段引入Human Feedback了^[4]。

作者的核心目的是过滤掉一些低质内容，避免被模型记住。

首先有一个训好的偏好RM，会给每个句子打分。最直觉的方法是直接去掉低质的内容，但作者认为会影响模型的多样性。于是又尝试了以下四种预训练损失：

1. Conditional Training：根据RM打分，在句子前面加上特殊token（bad or good），告诉模型好坏，推理时只保留good的结果：

2. Unlikelihood：当超过阈值时，进行MLE，当小于阈值时，最大化词表中剩余token的likelihood：

3. Reward-weighted regression：MLE乘上句子的奖励，奖励越大的句子权重越高：

4. Advantage-weighted regression：给每个token估算一个价值，价值越高权重越高：

通过评估四方面的指标：是否生成低质文本（toxicity）、生成包含用户信息的句子（PII）、生成低质代码（PEP8）和GPT3的KL散度，最后作者发现Conditional训练的效果最好：

参考资料^[3]

总结

最后，Alignment的概念也让我进行了不少迭代，如果ChatGPT真是个10B左右的模型的话，那之前关注了很久的Emergent Ability好像又没那么说得通了。感觉落地做久了之后，总是惯性地去把目标拆解成熟悉的pipeline去执行，比如我想要做AGI，那就拆解成多轮对话、推理、常识知识等多个能力，然后一个个去解决。谷歌之前做的LaMDA也是这样。

但有没有可能OpenAI根本没想这么多，而就是简单地觉得以前MLE的目标不太对，转而设置了新的目标，然后暴力堆数据往目标走？

路径是路径，目标是目标，做创新，往往需要跳出既有的路径。

参考资料

[1]Learning to summarize from human feedback: https://arxiv.org/abs/2009.01325

[2]Sparrow-Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements: https://arxiv.org/abs/2209.14375

[3]Constitutional AI- Harmlessness from AI Feedback: https://arxiv.org/abs/2212.08073

[4]Pretraining Language Models with Human Preferences: https://arxiv.org/abs/2302.08582

作者简介：我是朋克又极客的AI算法小姐姐rumor，北航本硕，NLP算法工程师，谷歌开发者专家

本文来自微信公众号：李rumor（ID：leerumorr），作者：rumor

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