LLM可以標記人類偏好數據，用于強化學習嗎？盡管之前有一些類似的研究，但從沒有人系統地對比RLHF和RLAIF的性能。今天，我們?yōu)榇蠹規(guī)硪豁桮oogle最新的研究，來看看LLM是否懂得人類的偏好。

基于人類反饋的強化學習(RLHF)通過收集人類反饋，以強化學習方法訓練LLM，可以更好地理解人類偏好。然而，這個方法有一個很大的問題：收集高質量的人類反饋非常困難和耗時。

那有沒有更好的方法呢？

RLAIF方法

RLAIF即Reinforcement learning from AI feedback。顧名思義，RLAIF是指使用LLM來代替人類標記偏好，基于這些標記數據訓練獎勵模型，然后進行RL微調。

下圖是一個展示了RLAIF(上)和RLHF(下)的基本流程。

如圖所示，在RLAIF中，首先使用LLM來評估給定的文本和2個候選回復，然后，這些由LLM生成的偏好數據被用來訓練一個獎勵模型，這個獎勵模型用于強化學習，以便進一步優(yōu)化LLM。

一個LLM用于評估回復的prompt示例如下圖，遵循以下流程：

Preamble-描述任務介紹和說明

Few-shot exemplars(可選)

Sample to annotate

結束字符串

在這篇研究中，作者還探索了：

避免位置偏差: 候選回復喂給LLM的順序可能會偏向它喜歡的候選順序，尤其是在 LLM 參數較小的情況下。為了減輕位置偏差的影響，作者進行了雙重推理和平均處理。

prompt改進: 還嘗試了使用思維鏈（CoT）推理和self-consistency等方法促進LLM的評估。

實驗結果

作者使用PaLM 2 Extra-Small(XS)在OpenAI的過濾過的TL;DR數據集上訓練了一個SFT模型作為baseline。

對于RLHF方法，獎勵模型在OpenAI的TL;DR人類偏好數據集上進行訓練。

對于RLAIF方法，使用PaLM 2 L生成AI標記的偏好

對于強化學習，使用A2C訓練策略。策略和價值模型都是從SFT模型初始化的。

實驗主要有以下發(fā)現：

在性能方面：RLAIF與RLHF有相似的表現。

在人類評估上，與SFT策略相比，RLAIF被偏好71%的時間，而RLHF則被偏好73%的時間。盡管RLHF略微優(yōu)于RLAIF，但這個差異在統計上并不顯著。

直接對比勝率：RLAIF與RLHF在被偏好的程度上是平等的，勝率都是50%。

與人工寫的摘要比較：RLAIF和RLHF生成的摘要分別在79%和80%的時間內被更偏好，與參考摘要的差異也不具統計意義。

影響因素：RLAIF和RLHF策略傾向于生成比SFT策略更長的摘要，這可能是質量提升的一個因素。

長度調整后表現：即使控制摘要的長度，RLAIF和RLHF都依然在同樣的幅度內優(yōu)于SFT策略。

下圖是SFT，RLHF和RLAIF策略生成的示例摘要。RLHF和RLAIF 比SFT產生更高質量的摘要。

對于prompt方式，使用詳細的OpenAI preamble和CoT給出了最高的對齊性能。少樣本提示并沒有提高準確性，甚至可能使它變得更糟。

Self-Consistency with CoT對性能的影響如下，用T=1采樣會導致與人類偏好的一致性較低。

作者還對用于評估的LLM的參數大小進行了探索，發(fā)現與人類偏好的一致性隨著LLM大小的增加而增加。

總結

這項工作似乎暗示RLAIF是一個不依賴于人工標注的、與RLHF可行的替代方案。但是，為了更好地了解這些發(fā)現是否能推廣到其他NLP任務，還需要在更廣泛的任務范圍內進行實驗。