近几年，大型语言模型（LLM）技术飞速发展，以ChatGPT为首的对话助手更是将AI技术实用性增强。语言模型开发的最主要目标是成为「以人为中心」的助手，具有乐于助人、诚实且无害的性格特质，能够与人类保持一致的价值观，而基于人类反馈的强化学习（RLHF）则是支撑这一目标的关键技术。
目前的技术路线通常包括衡量人类偏好的奖励模型、优化策略模型输出的近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）以及提高逐步推理能力的过程监督（process supervision）。
但现状是，由于奖励设计、环境交互、智能体训练等方面仍然存在挑战，再加上大型语言模型的训练需要付出巨大的试错成本，人工智能领域的研究人员在推动LLM的技术对接和安全落地方面仍然存在很大的开发障碍，并且RLHF的稳定训练也还是一个难题。
最近，复旦大学NLP组的研究人员公开了一篇论文，剖析了RLHF的框架，重新评估了PPO的内部工作原理，并探讨了组成PPO算法的各个部分对策略智能体训练的影响，结果发现策略约束是有效实施PPO算法的关键因素。
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.04964.pdf
仓库链接：https://github.com/OpenLMLab/MOSS-RLHF
研究人员探究了PPO算法的高级版本PPO-max，可以有效提高策略模型的训练稳定性，并基于主要实验结果，综合分析了RLHF与SFT模型和ChatGPT的能力对比。
除了更多的定性结果外，研究人员还发现基于该算法成功训练的LLM往往能够更好地理解查询的深层含义，回复结果更能直击用户灵魂。
最后，缺乏开源实现也给LLMs的对齐（alignment）研究带来了巨大挑战，研究人员也开源了相关代码，并发布了中文和英文的奖励模型。
基于人类反馈的强化学习RLHF
人工智能助手的训练过程包括三个主要阶段：有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练和奖励模型上的近端策略优化（PPO）。
在SFT阶段，模型通过模仿人类标注的对话示例来学习通用的类人对话；在奖励模型训练过程中，模型会根据人类反馈来比较不同回复的偏好；在PPO阶段，根据奖励模型的反馈更新模型，通过探索（exploration）和利用（exploitation）发现最优策略。
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RLHF过程中主要涉及RM训练和PPO强化学习阶段，详细技术细节请参阅原论文。
奖励建模 Reward Modeling
在RM架构中，研究人员使用基于Transformer的预训练语言模型，去掉最后unembedding层，并增加一个额外的线性层。
输入任意文本，奖励模型将最后一个token转换为标量奖励值：奖励值越大，代表样本越好。
训练奖励模型通常需要一个「针对相同输入生成的两个回复之间的成对比较」数据集。
近端策略优化Proximal Policy Optimization
PPO和TRPO是强化学习训练中的两种关键技术，可以在不损失稳定性的情况下有效地训练策略，其基本思想是「稳定的小步骤」(small, stable steps)，即温和地引导策略走向优化，而非强制执行可能会破坏整个学习过程稳定的激进梯度更新。
在传统的强化中，策略梯度原则要求新旧策略在参数空间中保持接近，不过参数空间的接近并不一定等同于相似的性能，参数的微小变化可能会极大影响策略的有效性。
此外，如果不加限制地迈出一大步，可能会导致策略性能崩溃，这种情况也叫做「跌落悬崖」（falling off the cliff），这种固有风险限制了原始策略梯度的采样效率。
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TRPO对策略更新引入了另一种约束，不受限于参数的接近性，通过确保KL散度保持在可接受的范围内来调节策略的变化。
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PPO有两种主要变体：PPO-Penalty和PPO-Clip，TRPO对KL散度施加硬约束以防止有害更新，而PPO-Penalty则采用基于惩罚的方法代替约束来解决无约束优化问题。
PPO-max
近端策略优化（PPO）是实现与人类偏好一致的核心算法，但在实际应用中，PPO的性能受到多种因素的影响，虽然之前有工作总结了一些再强化学习领域中必要且有效的技巧，但如何稳定语言模型的RLHF训练仍是未知数。
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这篇论文中，研究人员通过实验探索了哪些技巧是比较关键的，哪些指标可以反映RLHF训练过程中和训练后的模型状态，然后用PPO-max来表示从实验中发现的，最适合语言模型的实现方式。
模型和数据集
对于英语数据，研究人员使用decoder-only架构的原始LLaMA-7B模型，使用HH-RLHF数据集的16万样本对作为训练集，其中包括11.8万条有用样本和4.2万条无害样本；从8500条数据中随机抽取1000条数据作为测试集，剩余数据作为验证集。
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对于中文数据，使用OpenChineseLLaMA模型，基于LLaMA-7B在中文数据集上增量预训练后得到的，显著提高了对中文的理解和生成能力。
研究团队聘请了专业的标注人员对3.9万对样本进行人工标注，其中包括3.1万个有用样本和8000条无害样本；在训练集中随机抽取2.4万个有用样本和6万个无害样本，然后从剩余数据中随机分配2.4万个有用样本和0.6万个无害样本组成测试集，其余数据用于验证。
评价指标
研究人员的目标是找出一些能反映PPO训练质量的指标，有助于跟踪策略模型的有益、诚实和无害的能力，从而无需使用人工标注或GPT-4来评估。
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可以观察到，原始PPO在训练过程中存在模式崩溃现象，也意味着SFT模型被过度优化并表现出高偏差行为。
并且训练损失有稳定的收敛过程，但从人类和GPT-4评估的角度来看，较高的奖励并不能反映出更好的策略行为，也就说明奖励得分和训练损失并不能说明PPO是否正确优化。
在原始PPO训练中，策略模型的回复奖励逐渐偏离原始分布，表现出长尾特征。
研究人员还测试了其他指标如困惑度、策略模型和参考模型之间的KL散度以及生成回复的平均长度。
PPO-max
研究人员对PPO训练技巧中的评分重参数化（score reparameterization）方法、策略模型的优化约束，以及策略模型和critic模型的不同初始化方法进行实验验证。
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对PPO的每个部分选择最有效的策略以实现PPO-max，具体实现可以参阅开源代码。
首先根据历史均值和方差记录对当前奖励组进行归一化和裁剪，然后添加KL-惩罚项来约束策略优化。
在模型加载阶段，用奖励模型初始化critic模型，并在正式应用PPO之前对其进行预训练，然后使用全局梯度裁剪并设置较小的经验缓冲区。
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为了减少对齐tax，在策略优化中添加了预训练语言模型损失，如InstructGPT，并同时对估值函数损失进行裁剪。
实验结果
研究人员将该模型和ChatGPT进行比较，选择「无害性」作为比较指标，并采用GPT-4进行自动评估。
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实验结果可以看到，该RLHF模型仍然落后于OpenAI的ChatGPT，但与SFT模型相比，RLHF模型有了明显的改进。
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具体来说，在英文文本上训练的RLHF模型成功地将失败率从45%降至24%；在中文文本上训练的RLHF模型也将失败率从37%降至29%，表明RLHF方法增强了模型生成更有效回答的能力，缩小了与ChatGPT之间的差距。
语言理解评估
为了检验使用PPO对模型进行微调可能导致的自然语言理解能力的下降，使用C-Eval5对中文RLHF模型进行了测试，包含约1.3万道多选题，涉及52个学科和4个难度级别。
实验结果表明，采用PPO后，模型NLU的能力有所下降；通过将预训练数据纳入PPO训练阶段，PPO-ptx可以有效缓解了NLU能力的下降，底层原理是利用预训练中获得的知识，并将其与PPO的强化学习框架相结合。
限制
虽然该研究已经迈出了RLHF的第一步，但由于时间和资源的限制，这项工作仍然存在以下局限性：
1. 规模定律（Scaling Law）
这篇论文主要研究70亿参数的模型，还没有研究模型大小和数据规模对RLHF性能的影响。
2. 奖励模型
实验基于公开的英文人类偏好数据集和少量自建的中文数据，数据质量和数量不足以对奖励模型进行全面评估。
3. 评估指标
目前评估标准主要依赖于人工评估和GPT-4自动评估，还没有利用大量可用的基准和NLP任务来对模型进行详细评估
4. 性能指标
该研究在PPO阶段的重点是实现训练稳定性，而不是提高最终性能，虽然稳定性至关重要，但它并不一定能保证改善结果。
此外，奖励得分不能可靠地作为预测训练阶段RLHF性能的指标，也就意味着需要寻找更合适的训练阶段性能指标。
参考资料：
