【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、 强化学习基础知识

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种机器学习方法，它通过智能体 (Agent) 与环境 (Environment) 的交互来学习如何行动以最大化累积奖励 (Reward)。

1. 核心概念:

• 智能体 (Agent): 做出决策并采取行动的学习者。
• 环境 (Environment): 智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。
• 状态 (State, S): 对环境当前情况的描述。
• 动作 (Action, A): 智能体在特定状态下可以采取的行为。
• 奖励 (Reward, R): 环境对智能体动作的反馈，可以是正面的 (奖励) 或负面的 (惩罚)。
• 策略 (Policy, π): 从状态到动作的映射，定义了智能体在每个状态下选择动作的规则。
• 价值函数 (Value Function): 评估一个状态或状态-动作对的好坏，通常表示为预期累积奖励。
• Q 值函数 (Q-Function): 评估在特定状态下采取特定动作的价值。
• 目标: 找到一个最优策略 (Optimal Policy)，使得智能体在与环境交互的过程中获得的累积奖励最大化。

2. 马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP):

RL 通常被建模为 MDP，它是一个五元组 (S, A, P, R, γ):

• S: 状态集合
• A: 动作集合
• P: 状态转移概率，P(s’|s, a) 表示在状态 s 下采取动作 a 后转移到状态 s’ 的概率。
• R: 奖励函数，R(s, a) 表示在状态 s 下采取动作 a 后获得的即时奖励。
• γ: 折扣因子 (Discount Factor)，用于平衡当前奖励和未来奖励的重要性，取值范围为 [0, 1]。

二、 经典强化学习方法

1. 基于价值 (Value-Based) 的方法:

• Q-learning: 一种离策略 (Off-Policy) 的方法，通过迭代更新 Q 值函数来学习最优策略。
• SARSA: 一种在策略 (On-Policy) 的方法，与 Q-learning 类似，但使用当前策略生成的样本来更新 Q 值函数。
• Deep Q-Network (DQN): 将深度学习与 Q-learning 结合，使用深度神经网络来近似 Q 值函数。

2. 基于策略 (Policy-Based) 的方法:

• Policy Gradient: 直接优化策略参数，通过梯度上升来提高累积奖励。
• REINFORCE: 一种蒙特卡洛策略梯度方法，使用完整的 episode 的奖励来更新策略参数。
• Actor-Critic: 结合了价值函数和策略函数，Actor 负责选择动作，Critic 负责评估动作的好坏。

3. 模型相关 (Model-Based) 的方法:

• Dyna: 结合了基于模型和无模型 (Model-Free) 的方法，利用学习到的环境模型来生成模拟数据，加速学习过程。

三、 ChatGPT 中的 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF 是 ChatGPT 训练过程中的关键步骤，它利用人类反馈来提升模型的性能，特别是生成更符合人类偏好和价值观的回复。

1. RLHF 的三个阶段:

• 监督微调 (Supervised Fine-tuning, SFT): 使用人工标注的数据集对预训练的语言模型进行微调，使其初步具备生成符合人类指令的能力。
• 奖励模型训练 (Reward Model Training): 收集人类对不同模型输出的偏好比较数据，训练一个奖励模型来预测人类对特定输出的偏好程度。
• 强化学习微调 (RL Fine-tuning): 使用奖励模型作为奖励函数，利用 PPO (Proximal Policy Optimization) 等强化学习算法进一步优化模型的策略，使其生成更高质量的回复。

2. PPO (Proximal Policy Optimization):

PPO 是一种常用的策略梯度算法，它通过限制每次策略更新的幅度来提高训练的稳定性和样本效率。它引入了一个裁剪目标函数 (Clipped Surrogate Objective) 来防止策略更新过大，避免性能崩溃。

3. RLHF 的作用:

• 提高模型生成回复的质量，使其更符合人类的期望。
• 减少有害、偏见或不真实的内容生成。
• 增强模型的可控性，使其更好地遵循指令和约束。

四、 当前应用于 LLM 的最新 RL 技术

除了 RLHF，还有一些新的 RL 技术被应用于 LLM 的训练和优化，以进一步提升模型的性能和能力。

1. DPO (Direct Preference Optimization):

• 原理： DPO 直接优化策略，使其与人类偏好数据保持一致，而无需显式地训练奖励模型。
• 优势： 简化了训练流程，避免了奖励模型训练和 RL 微调的复杂性，更稳定，性能更优。
• 现状： DPO 已经成为一种流行的 LLM 训练方法，被用于许多开源模型的训练。

2. RRHF (Rank Responses to align Human Feedback):

• 原理： 不同于PPO使用的成对比较，RRHF收集人类对多个输出的排序，学习的粒度更细，信息更丰富。
• 优势： 在偏好对齐的很多方面优于PPO。

3. KTO (Kahneman-Tversky Optimization):

• 原理： 借鉴了行为经济学中的卡尼曼-特沃斯基（Kahneman-Tversky）的损失厌恶理论，区分收益和损失，对损失进行更重的惩罚。
• 优势： 对负面行为有更强的抑制作用，可以更好地控制有害内容生成。

4. 多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL):

• 原理: 将多个智能体 (例如多个语言模型) 放在同一个环境中，通过竞争或合作的方式进行学习。
• 应用: 可以用于辩论、协商等任务，以及提升模型的鲁棒性和泛化能力。

5. 基于人类反馈的迭代式训练 (Iterative Training with Human Feedback):

• 原理: 将人类反馈融入到模型的迭代训练过程中，不断收集新的反馈数据，并更新模型。
• 优势: 可以持续改进模型的性能，使其更好地适应人类的需求和偏好。

五、 技术路线演进

从基本的 RL 到应用于 LLM 的 RL，技术路线的演进主要体现在以下几个方面:

1. 从表格型方法到深度强化学习: 随着深度学习的发展，深度神经网络被用于近似价值函数和策略函数，使得 RL 可以处理更复杂的状态和动作空间，例如 DQN、PPO 等。
2. 从基于价值到基于策略再到两者结合: 早期 RL 主要关注基于价值的方法，后来发展出基于策略的方法，以及结合两者优点的 Actor-Critic 方法。在 LLM 中，基于策略的方法 (如 PPO) 更为常见。
3. 从基于模型到无模型再到两者结合: 无模型方法直接从数据中学习，而基于模型的方法则尝试学习环境的动态模型。在 LLM 中，无模型方法更为常用，但也有一些工作尝试将模型信息融入到训练过程中。
4. 从单一智能体到多智能体: 随着应用的复杂性增加，多智能体强化学习也开始被用于 LLM 的训练，例如用于辩论、协商等任务。
5. 从基于模拟数据到基于人类反馈: 早期的 RL 主要依赖于模拟环境生成的数据，而应用于 LLM 的 RL 则更多地利用人类反馈数据，例如 RLHF、DPO 等。
6. 从显式奖励模型到隐式偏好学习: RLHF 需要训练一个显式的奖励模型，而 DPO 则直接从偏好数据中学习，无需显式地建模奖励函数。

总结:

强化学习是一个不断发展的领域，从基本的 RL 算法到应用于 LLM 的 RLHF、DPO 等技术，其核心思想始终是通过与环境的交互来学习最优策略。随着技术的不断进步，RL 将在 LLM 的训练和优化中发挥越来越重要的作用，推动 LLM 向着更智能、更安全、更符合人类期望的方向发展。