GPT-4大模型硬核解读！看完成半个专家(5)

OpenAI希望通过RLHF技术，模型能倾向出高质量回答，确保模型输出对人类有益，进而保证模型的安全性。就笔者团队分析来看，RLHF也是保持多轮对话不偏离主题的关键保障。GPT-4/ChatGPT最初引入人类标记员的主要目的是加快训练速度和质量。尽管强化学习技术在很多领域有突出表现，但是仍然存在着许多不足，例如训练收敛速度慢，训练成本高等特点。特别是现实世界中，许多任务的探索成本或数据获取成本很高。如何加快训练效率，是如今强化学习任务待解决的重要问题之一。
▲TAMER架构在强化学习中的应用
这里以TAMER（Training an Agent Manually via Evaluative Reinforcement，评估式强化人工训练代理）框架为例。该框架将人类标记员引入到模型代理（Agents）的学习循环中，可以通过人类向代理提供奖励反馈（即指导Agents进行训练），从而快速达到训练任务目标。GPT-4的多模态奖励模型（RM）是小号的有监督精调模型（SFT），但在顶部添加了一个新的线性层来预测奖励。奖励模型的输入是原始输入加上SFT模型生成的输出。在具体实现上，人类标记员扮演对话的用户和人工智能助手，提供多模态对话样本，让模型生成一些回复，然后标记者会对回复选项打分排名，将更好的结果反馈回模型中。代理（Agents）同时从两种反馈模式中学习——人类强化和马尔可夫决策过程奖励作为一个整合的系统，通过奖励策略对模型进行微调并持续迭代。
▲奖励模型的过拟合导致模型性能下降（来源：OpenAI）
因为模型仅仅从狭窄分布的训练数据中学习，所以GPT-4中奖励模型只是人类偏好的部分表征（管中窥豹），过度的训练反而可能导致奖励模型过拟合（以偏见代替整体），并导致模型训练效果的下降。另一方面，模型的人类标注员可能也无法代表用户所在地区人群的总体偏好。1.5安全技术——基于规则的奖励模型安全是大模型商用的关键要素，OpenAI也投入了大量资源来提高GPT-4的安全性和一致性。包括引入领域专家进行对抗性测试和红队测试，模型辅助的安全流水线以及安全指标的改进。OpenAI引入的领域安全专家达到了50多人，覆盖AI一致性风险、网络安全、生物风险等领域。与ChatGPT一样，GPT-4也使用了强化学习和人类反馈（RLHF）来微调模型的行为，以产生更符合用户意图的响应。但当给定不安全的输入时，模型可能会生成不良内容，例如提供有关犯罪的建议。