人类反馈如何参与训练？

人类反馈主要通过一种称为基于人类反馈的强化学习（RLHF）的技术参与大语言模型的训练。它提供明确的质量信号，引导模型生成更符合人类价值观和偏好的输出。

人类对同一提示的不同模型输出进行排名或评分，指出哪些响应更有帮助、更诚实、无害或风格上更合适。这些人类偏好数据用于训练一个独立的"奖励模型"，使其学习模仿这些偏好。然后，主要大语言模型使用强化学习算法（如近端策略优化PPO）进行微调，该算法根据奖励模型预测的分数优化输出。这一过程需要大量努力来收集高质量的人类偏好数据集，以及精心设计以避免奖励欺骗问题。它使模型能够学习复杂的、细微的目标，这些目标难以仅通过传统数据集和损失函数来定义。主要实施步骤包括：1）生成多样化的模型输出，2）收集这些输出的人类偏好判断，3）训练奖励模型预测这些偏好，4）使用奖励模型指导主要大语言模型的强化学习微调。

这种方法弥合了原始语言建模与理想AI行为之间的差距，显著提升了已部署模型（如高级智能客服和助手）的安全性、有用性和对齐性。它允许模型融入超越简单正确性的复杂人类质量判断，从而带来更自然和更有价值的交互。