说起现如今训大模型的核心方法，RLHF是绕不开的话题。
RLHF，即基于人类反馈的强化学习，无论是ChatGPT还是开源的LLaMA都离不开它。
但其中的“H”却是一大瓶颈，因为收集高质量的人类反馈实在是太难了。
那能不能交给AI来做呢？的确有人就这么干了，但能否替代RLHF一直没有定论，直到Google进行了这项研究。
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在一篇新发布的arXiv论文中，Google将RLAIF训练出的模型在文本总结上的表现与RLHF做了比较。
RLAIF用AI来代替RLHF中的人类，完成生成反馈的工作，让大模型训练不再受制于人类的局限。
在训练后的人类评价中，人们对RLHF和RLAIF训练后的模型生成的答案倾向性几乎没有差别。
甚至在一些细节上，RLAIF的表现还要优于RLHF。
有AI工程师转发了这篇论文并评论说，到GPT-5的时候可能就不再需要人类数据标注员了。
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在介绍详细的评测结果之前，我们不妨先来看看RLAIF的工作流程。
用LLM生成反馈数据
其实RLAIF和RLHF差不多，就是把人换成了AI，从字面上也能看出来。
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所以重点自然而然地来到了生成反馈内容上。
研究人员首先让AI在两个答案中进行选择以获得反馈。
为了避免随机性问题，会进行多次选择，其间还会对选项的顺序进行交换。
其中还用到了思维链(CoT)的推理模式，以获取更好的回答。
此外，为了提高LLM的自我一致性，这一过程并非直接二选一，而是分别给两个答案打分，相加为1。
这套流程走下来的prompt和输出大概是酱婶儿的：
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举个例子：
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有了这些数据，就可以拿来训练奖励模型，进而预测出偏好分数了。
接着， 利用训练好的奖励模型，研究人员让目标模型进行强化学习。
与其他模型常用的PPO(Proximal Policy Optimization)算法不同，RLAIF采用的是更为简单有效的修改版A2C(Advantage Actor Critic)算法。
当然，也可以不训练奖励模型，直接用AI生成的标注数据进行强化学习。
实际上，团队得到的标注数据集比奖励模型规模更大也更好用，但考虑这样消耗的计算成本太高，还是选择了奖励模型。
到这里大模型的“课程”就已经学完了，不过要想“毕业”的话还得再经历一场“考试”才行。
“考试”一共包括下面的三项内容：
- AI Labeler Alignment：AI偏好相对于人类偏好的精确程度
- Pairwise Accuracy：训练好的奖励模型与人类偏好数据集的匹配程度
- Win Rate：人类在RLAIF和RLHF生成结果之间的倾向性
经过这样一番测试之后，强化学习终于大功告成。
那么，“AI教出来的学生”成绩究竟怎么样呢？
测试效果可以与RLHF媲美
研究团队找来了1200名人员，在对SFT(基线监督微调)、RLHF、RLAIF以及真人给出的答案从优质到劣质进行排序。
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以SFT方式作为基线，RLHF和RLAIF的Win Rate均超过了70%，也就是说人类对这两种方式的倾向程度是SFT的将近三倍。
虽然RLHF的表现略胜于RLAIF，但两者的差距并不明显。
而若以RLHF作为参照，RLAIF的Win Rate则是50%，说明人类对两者的倾向程度是一样的。
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有趣的是，两种RL训练出的模型给的结果都远远胜过了真人直接给出的答案。
RLAIF相对于真人的Win Rate高达79%，而RLHF是80%，即倾向性是真人答案的四倍。
此外，在对输出内容进行仔细评估之后，研究人员还发现RLAIF训练出的模型出现幻觉的概率比RLHF更低，逻辑和语法错误也更少。
One More Thing
不过对于RLAIF，也有网友发现了华点：
拿来生成反馈的模型不也是用RLHF训练出来的吗？
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而另一边，RLHF的过程当中，也不能排除有的人在用AI“偷懒”的可能。
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或许“你中有我，我中有你”才是两种方式测试结果这么接近的原因吗？
