基于人类反馈的强化学习(RLHF)
时间: 2025-04-23 19:58:59 浏览: 59
### 基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 的概念
基于人类反馈的强化学习是一种特殊的机器学习方法,其中代理通过接收来自人的评价来改进其策略。这种方法允许系统在缺乏明确奖励函数的情况下也能优化性能[^2]。
### RLHF 的工作原理
#### 预训练阶段
首先,在大规模数据集上预训练一个基础的语言模型。这个过程使得模型能够理解自然语言并生成合理的响应[^1]。
#### 训练奖励模型
接着构建一个奖励模型用于评估不同回应的质量。此部分涉及收集由真实用户提供的偏好比较样本——即对于同一输入给出两个不同的输出让标注者指出哪个更好;随后这些成对的数据被用来监督训练一个预测偏好的分类器作为最终决策依据的一部分。
#### 强化学习微调
最后一步是对初始版本的大规模语言模型实施近端策略优化(PPO),以此方式调整参数直至获得更优解为止。在此期间,前述建立起来的评分机制会持续指导整个迭代更新流程,从而确保产出的内容更加贴近目标群体的需求与期望值。
```python
import torch.nn as nn
from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForSequenceClassification
class RewardModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=1)
def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
outputs = self.model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
return outputs.logits.squeeze(-1)
def train_reward_model(training_data):
model = RewardModel()
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
per_device_train_batch_size=8,
learning_rate=5e-5,
weight_decay=0.01,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=training_data,
)
trainer.train()
train_reward_model(prepared_training_set)
```
### 应用场景
该技术已被证明特别适用于那些难以定义具体量化指标的任务领域内,比如对话系统的开发、自动驾驶汽车的行为规划以及游戏AI的设计等方面。此外,它还能够在创意写作辅助工具中发挥作用,帮助作家们构思情节发展或角色设定等复杂问题解决思路。
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