Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling

强化学习从人类反馈中学习（RLHF）已经成为将语言模型与人类价值观和意图对齐的关键技术，使模型能够产生更有帮助和无害的响应。奖励模型被训练成人类偏好的代理，以驱动强化学习优化。虽然奖励模型通常被认为是实现高性能的核心，但它们在实际应用中面临以下挑战：（1）数据集中不正确和模糊的偏好对可能会妨碍奖励模型准确捕捉人类意图。（2）在特定分布的数据上训练的奖励模型通常难以推广到分布之外的示例，并且不适合迭代RLHF训练。在本报告中，我们试图解决这两个问题。从数据角度来看，我们提出了一种基于多个奖励模型的投票机制来衡量数据中偏好强度的方法。实验结果证实，具有不同偏好强度的数据对奖励模型性能有不同的影响。我们引入了一系列新方法来减轻数据集中不正确和模糊偏好的影响，并充分利用高质量的偏好数据。从算法角度来看，我们介绍了对比学习来增强奖励模型区分所选和被拒绝响应的能力，从而提高模型的泛化能力。此外，我们采用元学习来使奖励模型保持区分分布之外样本中微妙差异的能力，这种方法可以用于迭代RLHF优化。

本文旨在解决强化学习中人类反馈的问题，即如何准确地捕捉人类意图并使模型产生更有帮助和无害的响应。同时，本文还试图解决数据集中错误和模糊偏好以及奖励模型泛化能力不足的问题。

本文提出了一种基于多个奖励模型投票机制的方法来衡量数据中偏好的强度，并提出了一系列新方法来减轻数据集中错误和模糊偏好的影响。此外，本文还引入了对比学习和元学习来增强奖励模型的泛化能力。

本文实验结果表明，数据中不同偏好强度对奖励模型的性能有不同的影响。本文提出的方法可以充分利用高质量的偏好数据，减轻数据集中错误和模糊偏好的影响。此外，引入对比学习和元学习可以提高奖励模型的泛化能力。本文使用了多个数据集，并提供了开源代码。

近期相关研究包括《Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation》、《Learning from Demonstrations for Real World Reinforcement Learning》等。