RLHF在大模型训练中扮演什么角色？

RLHF（基于人类反馈的强化学习）在初始预训练和微调之后，对大语言模型输出与人类价值观和偏好的对齐发挥着至关重要的作用。其核心功能是弥合原始模型能力与理想的、安全的、有帮助的响应之间的差距。

这种对齐通过强化学习实现。人类评估者对提示的不同模型输出进行排名或评分，创建人类偏好数据集。该数据集训练一个独立的奖励模型，用以预测人类会偏好哪些输出。随后，主要大型模型使用奖励模型的预测作为奖励信号进行微调，迭代优化其策略以生成更符合人类判断的高评分输出。RLHF对于提升连贯性、相关性、安全性和有用性至关重要。

实施RLHF的关键步骤包括：收集模型输出的人类偏好数据、训练奖励模型预测这些偏好，然后使用由奖励模型指导的强化学习算法（如近端策略优化PPO）对主要模型进行微调。这一过程通过在智能客服和内容创作工具等现实应用中产生更具语境适当性、准确性和无害性的响应，显著提升模型的实际表现。