RLHF中的「RL」是必需的嗎？有人用二進(jìn)制交叉熵直接微調(diào)LLM，效果更好
Human Feedback 可以有，但這項研究卻表明了「RL」的可替代性。
近來，在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的無監(jiān)督語言模型已經(jīng)獲得了令人驚訝的能力。然而，這些模型是在具有各種目標(biāo)、優(yōu)先事項和技能集的人類生成的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的，其中一些目標(biāo)和技能設(shè)定未必希望被模仿。從模型非常廣泛的知識和能力中選擇其期望的響應(yīng)和行為，對于構(gòu)建安全、高性能和可控的人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要。很多現(xiàn)有的方法通過使用精心策劃的人類偏好集將所需的行為灌輸?shù)秸Z言模型中，這些偏好集代表了人類認(rèn)為安全和有益的行為類型，這個偏好學(xué)習(xí)階段發(fā)生在對大型文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行大規(guī)模無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的初始階段之后。雖然最直接的偏好學(xué)習(xí)方法是對人類展示的高質(zhì)量響應(yīng)進(jìn)行監(jiān)督性微調(diào)，但最近相對熱門的一類方法是從人類（或人工智能）反饋中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF/RLAIF）。RLHF 方法將獎勵模型與人類偏好的數(shù)據(jù)集相匹配，然后使用 RL 來優(yōu)化語言模型策略，以產(chǎn)生分配高獎勵的響應(yīng)，而不過度偏離原始模型。雖然 RLHF 產(chǎn)生的模型具有令人印象深刻的對話和編碼能力，但 RLHF pipeline 比監(jiān)督學(xué)習(xí)復(fù)雜得多，涉及訓(xùn)練多個語言模型，并在訓(xùn)練的循環(huán)中從語言模型策略中采樣，產(chǎn)生大量的計算成本。而最近的一項研究表明：現(xiàn)有方法使用的基于 RL 的目標(biāo)可以用一個簡單的二進(jìn)制交叉熵目標(biāo)來精確優(yōu)化，從而大大簡化偏好學(xué)習(xí) pipeline。也就是說，完全可以直接優(yōu)化語言模型以堅持人類的偏好，而不需要明確的獎勵模型或強(qiáng)化學(xué)習(xí)。論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.18290.pdf來自斯坦福大學(xué)等機(jī)構(gòu)研究者提出了直接偏好優(yōu)化（Direct Preference Optimization，DPO），這種算法隱含地優(yōu)化了與現(xiàn)有 RLHF 算法相同的目標(biāo)（帶有 KL - 發(fā)散約束的獎勵最大化），但實(shí)施起來很簡單，而且可直接訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)表明，至少當(dāng)用于 60 億參數(shù)語言模型的偏好學(xué)習(xí)任務(wù)，如情感調(diào)節(jié)、摘要和對話時，DPO 至少與現(xiàn)有的方法一樣有效，包括基于 PPO 的 RLHF。與現(xiàn)有的算法一樣，DPO 也依賴于理論上的偏好模型（如 Bradley-Terry 模型），以此衡量給定的獎勵函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)偏好數(shù)據(jù)的吻合程度。然而，現(xiàn)有的方法使用偏好模型定義偏好損失來訓(xùn)練獎勵模型，然后訓(xùn)練優(yōu)化所學(xué)獎勵模型的策略，而 DPO 使用變量的變化來直接定義偏好損失作為策略的一個函數(shù)。鑒于人類對模型響應(yīng)的偏好數(shù)據(jù)集，DPO 因此可以使用一個簡單的二進(jìn)制交叉熵目標(biāo)來優(yōu)化策略，而不需要明確地學(xué)習(xí)獎勵函數(shù)或在訓(xùn)練期間從策略中采樣。DPO 的更新增加了首選 response 與非首選 response 的相對對數(shù)概率，但它包含了一個動態(tài)的、每個樣本的重要性權(quán)重，以防止模型退化，研究者發(fā)現(xiàn)這種退化會發(fā)生在一個樸素概率比目標(biāo)上。為了從機(jī)制上理解 DPO，分析損失函數(shù)的梯度是很有用的。關(guān)于參數(shù) θ 的梯度可以寫成：其中 是由語言模型和參考模型隱含定義的獎勵。直觀地說，損失函數(shù)的梯度增加了首選補(bǔ)全 y_w 的可能性，減少了非首選補(bǔ)全 y_l 的可能性。重要的是，這些樣本的權(quán)重是由隱性獎勵模型對不喜歡的完成度的評價高低來決定的，以 β 為尺度，即隱性獎勵模型對完成度的排序有多不正確，這也是 KL 約束強(qiáng)度的體現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明了這種加權(quán)的重要性，因?yàn)闆]有加權(quán)系數(shù)的這種方法的 naive 版本會導(dǎo)致語言模型的退化（附錄表 2）。在論文的第五章，研究者對 DPO 方法做了進(jìn)一步的解釋，提供了理論支持，并將 DPO 的優(yōu)勢與用于 RLHF 的 Actor-Critic 算法（如 PPO）的問題聯(lián)系起來。具體細(xì)節(jié)可參考原論文。在實(shí)驗(yàn)中，研究者評估了 DPO 直接根據(jù)偏好訓(xùn)練策略的能力。首先，在一個控制良好的文本生成環(huán)境中，他們思考了這樣一個問題：與 PPO 等常見偏好學(xué)習(xí)算法相比，DPO 在參考策略中權(quán)衡獎勵最大化和 KL-divergence 最小化的效率如何？接著，研究者還評估了 DPO 在更大模型和更困難的 RLHF 任務(wù) (包括摘要和對話) 上的性能。最終發(fā)現(xiàn)，在幾乎沒有超參數(shù)調(diào)整的情況下，DPO 的表現(xiàn)往往與帶有 PPO 的 RLHF 等強(qiáng)大的基線一樣好，甚至更好，同時在學(xué)習(xí)獎勵函數(shù)下返回最佳的 N 個采樣軌跡結(jié)果。從任務(wù)上說，研究者探索了三個不同的開放式文本生成任務(wù)。在所有實(shí)驗(yàn)中，算法從偏好數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)策略。在可控情感生成中，x 是來自 IMDb 數(shù)據(jù)集的電影評論的前綴，策略必須生成具有積極情感的 y。為了進(jìn)行對照評估，實(shí)驗(yàn)使用了預(yù)先訓(xùn)練好的情感分類器去生成偏好對，其中。對于 SFT，研究者微調(diào)了 GPT-2-large，直到收斂于 IMDB 數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練分割的評論?？傊?，x 是來自 Reddit 的論壇帖子，該策略必須生成帖子中要點(diǎn)的總結(jié)?；诖饲肮ぷ?，實(shí)驗(yàn)使用了 Reddit TL;DR 摘要數(shù)據(jù)集以及 Stiennon et al. 收集的人類偏好。實(shí)驗(yàn)還使用了一個 SFT 模型，該模型是根據(jù)人類撰寫的論壇文章摘要 2 和 RLHF 的 TRLX 框架進(jìn)行微調(diào)的。人類偏好數(shù)據(jù)集是由 Stiennon et al. 從一個不同的但經(jīng)過類似訓(xùn)練的 SFT 模型中收集的樣本。最后，在單輪對話中，x 是一個人類問題，可以是從天體物理到建立關(guān)系建議的任何問題。一個策略必須對用戶的查詢做出有吸引力和有幫助的響應(yīng)；策略必須對用戶的查詢做出有意思且有幫助的響應(yīng)；實(shí)驗(yàn)使用 Anthropic Helpful and Harmless 對話集，其中包含人類和自動化助手之間的 170k 對話。每個文本以一對由大型語言模型 (盡管未知) 生成的響應(yīng)以及表示人類首選響應(yīng)的偏好標(biāo)簽結(jié)束。在這種情況下，沒有預(yù)訓(xùn)練的 SFT 模型可用。因此，實(shí)驗(yàn)只在首選完成項上微調(diào)現(xiàn)成的語言模型，以形成 SFT 模型。研究者使用了兩種評估方法。為了分析每種算法在優(yōu)化約束獎勵最大化目標(biāo)方面的效率，在可控情感生成環(huán)境中，實(shí)驗(yàn)通過其實(shí)現(xiàn)獎勵的邊界和與參考策略的 KL-divergence 來評估每種算法。實(shí)驗(yàn)可以使用 ground-truth 獎勵函數(shù) (情感分類器)，因此這一邊界是可以計算得出的。但事實(shí)上，ground truth 獎勵函數(shù)是未知的。因此研究者通過基線策略的勝率評估算法的勝率，并用 GPT-4 作為在摘要和單輪對話設(shè)置中人類評估摘要質(zhì)量和響應(yīng)有用性的代理。針對摘要，實(shí)驗(yàn)使用測試機(jī)中的參考摘要作為極限；針對對話，選用測試數(shù)據(jù)集中的首選響應(yīng)作為基線。雖然現(xiàn)有研究表明語言模型可以成為比現(xiàn)有度量更好的自動評估器，但研究者進(jìn)行了一項人類研究，證明了使用 GPT-4 進(jìn)行評估的可行性 GPT-4 判斷與人類有很強(qiáng)的相關(guān)性，人類與 GPT-4 的一致性通常類似或高于人類標(biāo)注者之間的一致性。除了 DPO 之外，研究者還評估了幾種現(xiàn)有的訓(xùn)練語言模型來與人類偏好保持一致。最簡單的是，實(shí)驗(yàn)在摘要任務(wù)中探索了 GPT-J 的零樣本 prompt，在對話任務(wù)中探索了 Pythia-2.8B 的 2-shot prompt。此外，實(shí)驗(yàn)還評估了 SFT 模型和 Preferred-FT。Preferred-FT 是一個通過監(jiān)督學(xué)習(xí)從 SFT 模型 (可控情感和摘要) 或通用語言模型 (單回合對話) 中選擇的完成 y_w 進(jìn)行微調(diào)的模型。另一種偽監(jiān)督方法是 Unlikelihood，它簡單地優(yōu)化策略，使分配給 y_w 的概率最大化，分配給 y_l 的概率最小化。實(shí)驗(yàn)在「Unlikehood」上使用了一個可選系數(shù) α∈[0,1]。他們還考慮了 PPO，使用從偏好數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的獎勵函數(shù)，以及 PPO-GT。PPO-GT 是從可控情感設(shè)置中可用的 ground truth 獎勵函數(shù)學(xué)習(xí)的 oracle。在情感實(shí)驗(yàn)中，團(tuán)隊使用了 PPO-GT 的兩個實(shí)現(xiàn)，一個是現(xiàn)成的版本，以及一個修改版本。后者將獎勵歸一化，并進(jìn)一步調(diào)整超參數(shù)以提高性能 (在運(yùn)行具有學(xué)習(xí)獎勵的「Normal」PPO 時，實(shí)驗(yàn)也使用了這些修改)。最后，研究者考慮了 N 個基線中的最優(yōu)值，從 SFT 模型 (或?qū)υ捴械?Preferred-FT) 中采樣 N 個回答，并根據(jù)從偏好數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的獎勵函數(shù)返回得分最高的回答。這種高性能方法將獎勵模型的質(zhì)量與 PPO 優(yōu)化解耦，但即使對中度 N 來說，在計算上也是不切實(shí)際的，因?yàn)樗跍y試時需要對每個查詢進(jìn)行 N 次采樣完成。圖 2 展示了情緒設(shè)置中各種算法的獎勵 KL 邊界。圖 3 展示了 DPO 收斂到其最佳性能的速度相對較快。
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