InstructGPT——ChatGPT前身

ChatGPT

We trained this model using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), using the same methods as InstructGPT, but with slight differences in the data collection setup.

ChatGPT is fine-tuned from a model in the GPT-3.5 series, which finished training in early 2022.

从ChatGPT”方法“原文可以看出，其使用的网络模型来自GPT-3.5，其原始模型在2022年已经训练完成，之后使用InstructGPT中的方法进行微调。 鉴于ChatGPT的论文还没有发表，故了解InstructGPT的实现对理解ChatGPT大有帮助。

Training language models to follow instructions with human feedback(InstructGPT)

1. “有害”信息

   因为GPT的训练数据集非常大，故其中一定会包含很多的”有害“信息。例如：种族歧视、性别歧视以及违法暴力等。对于一个NLP模型来说，其本身不知道这些信息在人类社会是有害的。因此，对于训练好的GPT模型需要进行人为的引导来告诉它什么是对的，什么是错的。InstructGPT中通过人类反馈在原有GPT模型上做微调实现了人类的意图与NLP之间的契合。

2. RLHF—reinforcement learning from human feedback

   

   如图，InstructGPT的微调分为三个阶段：

   第一阶段：手动选择问题并给出答案，对SFT做有监督学习

   1. 首先标注员提出问题(prompt)
   2. 标注员对提出的问题作出合理的解释(output)
   3. 使用监督学习的方法利用1、2收集到的“prompt-output”数据对SFT做微调。

   第二阶段：让训练好的SFT模型回答一些问题，人工对这些问题排序。之后利用这些数据训练一个RM模型对回答的结果进行打分。

   1. 首先由标注员向模型输入一个问题(prompt)
   2. 之后模型会输出不止一个答案(如图为A、B、C和D，类似于beam search方法)
   3. 标注员对这些答案做排序(如图为D>C>A=B)
   4. 由1、3得到的数据集训练一个RM模型，其作用是对输出的答案排序。

   第三阶段：如图，根据RM模型的打分结果代替人工来继续优化SFT模型

   由微调过程可以看到需要大量的标注员。

3. 三个模型

   1. SFT—Supervised fine-tuning

      利用监督学习方法对GPT模型做微调。

   2. RM—Reward modeling

      对SFT模型做更改，将最后的softmax层改为一个线性层，将所有词的输出投影到一个值上面作为output的分数。可以理解成为GPT加了一个下游任务。

      之后，训练一个RM模型，大小比SFT要小很多，主要任务是对SFT输出的值打分（输出标量奖励）。

      损失函数Pairwise Ranking Loss：
      $$loss(\theta )=-\frac{1}{\left(\genfrac{}{}{0ex}{}{K}{2}\right)}{E}_{(x,y_w,y_l)\sim D}[log(\sigma (r_{\theta }(x,y_w)-r_{\theta }(x,y_l))]$$
      对于输入$x$，取出一对$y_w$和$y_l$答案。假设$y_w$的排序比$y_l$要高，将两个答案分别放入$r_{\theta }$奖励模型中算出奖励分数。因为$y_w$的排序比$y_l$的高，故前者的奖励分数比后者要高，在此使用逻辑回归的方法使两者的差越大越好。其中$\sigma$代表sigmod函数。

      对于每个prompt有9个output，故一共有$\left(\genfrac{}{}{0ex}{}{9}{2}\right)=36$种选择方法。

   3. RL—Reinforcement learning

      使用PPO方法。

      在 RL 训练中最大化以下组合目标函数：

   $$\begin{gathered} objective(\varphi )=E_{(x,y)\sim D_{{\pi }_{\varphi }^{RL}}}[r_{\varphi }(x,y)-\beta log({\pi }_{\varphi }^{RL}(y|x)/{\pi }^{SFT}(y|x)]+ \\ \gamma E_{x\sim D_{pretrain}}[log({\pi }_{\theta }^{RL}(x))] \end{gathered}$$

   其中：${\pi }_{\varphi }^{PL}$是学习到的奖励策略，${\pi }^{SFT}$是第一步得到的SFT模型，$D_{pretrain}$是预训练的分布。 KL 奖励系数 $\beta$和预训练损失系数 $\gamma$ 分别控制 KL 惩罚和预训练梯度的强度。

   ​ 该模型还尝试将预训练梯度混合到 PPO 梯度中，以修复公共 NLP 数据集上的性能回归。 称这 些模型为“PPO-ptx”。对于“PPO”模型，$\gamma$设置为0，InstructGPT中$\gamma$不为0。

4. 总结：四个阶段—GPT的“社会化”过程

   1. 学习文字接龙：

      GPT-3通过无监督学习进行序列到序列的生成。

   2. 人类引导文字接龙的方向：

      使用人工标注的prompt-output数据集对GPT-3进行微调生成SFT。

   3. 模仿人类的喜好：

      训练一个RM模型使其学习人类的喜好并输出一个分数。

   4. 用增强学习向模拟老师学习：

      利用增强学习的技术使用RM模型对SFT进行微调。

   GPT从第1阶段开始在大量的数据集中学习知识，此时GPT像一个孩子一样想到什么就说什么。在2、3和4阶段中，人类一步一步引导GPT说出适合人类社会的答案以及规避“有毒”的答案使其逐渐融入人类社会，并最终实现了令人惊艳的效果。