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RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的故事：起源、动机、技术及现代应用
自2018年BERT模型的提出以来，AI研究领域见证了自动语言任务处理技术的快速发展。BERT结合了变压器架构、自监督预训练及监督式迁移学习的强大能力，改写了多个性能基准测试的记录。尽管BERT不适用于生成任务，T5模型证明了监督式迁移学习在此类任务中同样有效。然而，与今日如GPT-4这类大型语言模型（LLMs）的生成能力相比，这些模型相形见绌。
与此同时，现代生成语言模型的成功离不开AI研究的诸多重大进展，其中最关键的一个因素是我们能够根据人类用户的需求对这些模型进行定向训练。这主要通过使用人类反馈的强化学习（RLHF）实现。RLHF使得我们可以教导LLMs超越人类的写作能力，遵循复杂的指令，避免有害输出，引用来源等，从根本上使AI系统更安全、能干且有用。
RLHF的起源和动机跟在于之前的监督学习技术不能够很好地解决语言模型性能最优化的问题。直接从人类反馈中学习，我们能够轻松地优化LLMs，以生成与人类动机相一致的高质量输出。此外，本文还探索了对LLMs进行训练前所需的基本理解，包括强化学习（RL）在语言建模领域的应用，以及监督学习对于生成LLMs的应用。
RLHF一直被视为一种有效的细化LLMs训练方法。与传统的监督学习相比，RLHF的主要优势在于其数据标注方式。相比之下，RLHF通过LLM自动生成响应并简单要求人类注释者对同一提示下的多个响应进行排名，大大降低了人类注释者的认知负担，并能够快速收集大量准确的比较数据用于通过RLHF进行微调。更重要的是，RLHF能够训练LLM处理超出人类注释者书写能力的响应，并且在评估模型输出质量时，通过RLHF创建的奖励模型比自动评估指标如ROUGE更一致、准确。
尽管RLHF对LLM对齐有巨大影响，但它并非没有限制。例如，它需要收集大量的人类偏好数据（这可能非常昂贵），在处理多个对齐标准之间的冲突时可能会遇到困难，且比监督学习更为复杂和不稳定。因此，AI研究者正积极改进RLHF，开发了多种RLHF变体，如RLAIF、Safe RLHF、Pairwise DPO等，以解决这些问题。
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