第二部分：LLM微调技术详解

第7期 基于人类反馈的强化学习(RLHF)：高级偏好对齐方法

2.3 基于人类反馈的强化学习(RLHF)：高级偏好对齐方法

基于人类反馈的强化学习(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)是目前最成熟、应用最广泛的LLM偏好对齐技术。OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude等顶级AI助手都采用了RLHF来确保模型输出符合人类价值观和偏好。本文将深入探讨RLHF的工作原理、实现流程和最佳实践。

RLHF的基本原理

RLHF将强化学习技术与人类反馈相结合，通过多阶段训练过程，引导语言模型学习人类偏好。与SFT直接从指令-响应对学习不同，RLHF通过奖励信号来优化模型行为。

核心思想：

1. 使用人类反馈构建奖励信号
2. 通过强化学习算法优化模型
3. 迭代改进，逐步提高与人类偏好的对齐度

RLHF的工作流程

RLHF通常包含三个主要阶段：

1. 监督微调(SFT)

• 使用高质量的指令-响应对数据集微调预训练模型
• 目标是让模型初步适应任务格式和基本要求
• 生成的模型称为”SFT模型”

# SFT阶段伪代码示例def train_sft_model(pretrained_model, sft_dataset):
    model = load_pretrained_model(pretrained_model)
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in sft_dataset:
            inputs, targets = batch
            loss = model.compute_loss(inputs, targets)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()
    return model

2. 奖励模型训练

• 收集人类偏好数据：对相同提示的多个模型输出进行排序或评分
• 使用SFT模型生成候选输出
• 训练奖励模型(RM)预测人类偏好
• 奖励模型学习为不同输出分配奖励分数

# 奖励模型训练伪代码示例def train_reward_model(pretrained_model, preference_dataset):
    reward_model = RewardModel(pretrained_model)
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in preference_dataset:
            prompt, chosen_response, rejected_response = batch
            chosen_score = reward_model.score(prompt, chosen_response)
            rejected_score = reward_model.score(prompt, rejected_response)
            # 对比损失，让chosen_score > rejected_score            loss = -torch.log(torch.sigmoid(chosen_score - rejected_score))
            loss.backward()
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()
    return reward_model