大型语言模型(LLM)的成功离不开「基于人类反馈的强化学习(RLHF )」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个奖励模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。然后通过某种强化学习算法优化这个奖励函数。然而,奖励模型的关键要素可能会产生一些不良影响。
来自卡内基梅隆大学(CMU)和 Google Research 的研究者联合提出了一种简单的、理论上严格的、实验上有效的 RLHF 新方法 —— 自我博弈偏好优化(Self-Play Preference Optimization,SPO)。该方法消除了奖励模型,并且不需要对抗性训练。
SPO 方法主要包括两个方面。首先,该研究通过将 RLHF 构建为两者零和博弈(zero-sum game),真正消除了奖励模型,从而更有能力处理实践中经常出现的噪声、非马尔可夫偏好。其次,通过利用博弈的对称性,该研究证明可以简单地以自我博弈的方式训练单个智能体,从而消除了不稳定对抗训练的需要。
实际上,这相当于从智能体中采样多个轨迹,要求评估者或偏好模型比较每对轨迹,并将奖励设置为轨迹的获胜率。
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谷歌提出全新RLHF方法:消除奖励模型,且无需对抗性训练
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