RLHF中的「RL」是必需的嗎？有人用二進制交叉熵直接微調LLM，效果更好
Human Feedback 可以有，但這項研究卻表明了「RL」的可替代性。
近來，在大型數據集上訓練的無監督語言模型已經獲得了令人驚訝的能力。然而，這些模型是在具有各種目標、優先事項和技能集的人類生成的數據上訓練的，其中一些目標和技能設定未必希望被模仿。從模型非常廣泛的知識和能力中選擇其期望的響應和行為，對于構建安全、高性能和可控的人工智能系統至關重要。很多現有的方法通過使用精心策劃的人類偏好集將所需的行為灌輸到語言模型中，這些偏好集代表了人類認為安全和有益的行為類型，這個偏好學習階段發生在對大型文本數據集進行大規模無監督預訓練的初始階段之后。雖然最直接的偏好學習方法是對人類展示的高質量響應進行監督性微調，但最近相對熱門的一類方法是從人類（或人工智能）反饋中進行強化學習（RLHF/RLAIF）。RLHF 方法將獎勵模型與人類偏好的數據集相匹配，然后使用 RL 來優化語言模型策略，以產生分配高獎勵的響應，而不過度偏離原始模型。雖然 RLHF 產生的模型具有令人印象深刻的對話和編碼能力，但 RLHF pipeline 比監督學習復雜得多，涉及訓練多個語言模型，并在訓練的循環中從語言模型策略中采樣，產生大量的計算成本。而最近的一項研究表明：現有方法使用的基于 RL 的目標可以用一個簡單的二進制交叉熵目標來精確優化，從而大大簡化偏好學習 pipeline。也就是說，完全可以直接優化語言模型以堅持人類的偏好，而不需要明確的獎勵模型或強化學習。論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2305.18290.pdf來自斯坦福大學等機構研究者提出了直接偏好優化（Direct Preference Optimization，DPO），這種算法隱含地優化了與現有 RLHF 算法相同的目標（帶有 KL - 發散約束的獎勵最大化），但實施起來很簡單，而且可直接訓練。實驗表明，至少當用于 60 億參數語言模型的偏好學習任務，如情感調節、摘要和對話時，DPO 至少與現有的方法一樣有效，包括基于 PPO 的 RLHF。與現有的算法一樣，DPO 也依賴于理論上的偏好模型（如 Bradley-Terry 模型），以此衡量給定的獎勵函數與經驗偏好數據的吻合程度。然而，現有的方法使用偏好模型定義偏好損失來訓練獎勵模型，然后訓練優化所學獎勵模型的策略，而 DPO 使用變量的變化來直接定義偏好損失作為策略的一個函數。鑒于人類對模型響應的偏好數據集，DPO 因此可以使用一個簡單的二進制交叉熵目標來優化策略，而不需要明確地學習獎勵函數或在訓練期間從策略中采樣。DPO 的更新增加了首選 response 與非首選 response 的相對對數概率，但它包含了一個動態的、每個樣本的重要性權重，以防止模型退化，研究者發現這種退化會發生在一個樸素概率比目標上。為了從機制上理解 DPO，分析損失函數的梯度是很有用的。關于參數 θ 的梯度可以寫成：其中 是由語言模型和參考模型隱含定義的獎勵。直觀地說，損失函數的梯度增加了首選補全 y_w 的可能性，減少了非首選補全 y_l 的可能性。重要的是，這些樣本的權重是由隱性獎勵模型對不喜歡的完成度的評價高低來決定的，以 β 為尺度，即隱性獎勵模型對完成度的排序有多不正確，這也是 KL 約束強度的體現。實驗表明了這種加權的重要性，因為沒有加權系數的這種方法的 naive 版本會導致語言模型的退化（附錄表 2）。在論文的第五章，研究者對 DPO 方法做了進一步的解釋，提供了理論支持，并將 DPO 的優勢與用于 RLHF 的 Actor-Critic 算法（如 PPO）的問題聯系起來。具體細節可參考原論文。在實驗中，研究者評估了 DPO 直接根據偏好訓練策略的能力。首先，在一個控制良好的文本生成環境中，他們思考了這樣一個問題：與 PPO 等常見偏好學習算法相比，DPO 在參考策略中權衡獎勵最大化和 KL-divergence 最小化的效率如何？接著，研究者還評估了 DPO 在更大模型和更困難的 RLHF 任務 (包括摘要和對話) 上的性能。最終發現，在幾乎沒有超參數調整的情況下，DPO 的表現往往與帶有 PPO 的 RLHF 等強大的基線一樣好，甚至更好，同時在學習獎勵函數下返回最佳的 N 個采樣軌跡結果。從任務上說，研究者探索了三個不同的開放式文本生成任務。在所有實驗中，算法從偏好數據集中學習策略。在可控情感生成中，x 是來自 IMDb 數據集的電影評論的前綴，策略必須生成具有積極情感的 y。為了進行對照評估，實驗使用了預先訓練好的情感分類器去生成偏好對，其中。對于 SFT，研究者微調了 GPT-2-large，直到收斂于 IMDB 數據集的訓練分割的評論。總之，x 是來自 Reddit 的論壇帖子，該策略必須生成帖子中要點的總結。基于此前工作，實驗使用了 Reddit TL;DR 摘要數據集以及 Stiennon et al. 收集的人類偏好。實驗還使用了一個 SFT 模型，該模型是根據人類撰寫的論壇文章摘要 2 和 RLHF 的 TRLX 框架進行微調的。人類偏好數據集是由 Stiennon et al. 從一個不同的但經過類似訓練的 SFT 模型中收集的樣本。最后，在單輪對話中，x 是一個人類問題，可以是從天體物理到建立關系建議的任何問題。一個策略必須對用戶的查詢做出有吸引力和有幫助的響應；策略必須對用戶的查詢做出有意思且有幫助的響應；實驗使用 Anthropic Helpful and Harmless 對話集，其中包含人類和自動化助手之間的 170k 對話。每個文本以一對由大型語言模型 (盡管未知) 生成的響應以及表示人類首選響應的偏好標簽結束。在這種情況下，沒有預訓練的 SFT 模型可用。因此，實驗只在首選完成項上微調現成的語言模型，以形成 SFT 模型。研究者使用了兩種評估方法。為了分析每種算法在優化約束獎勵最大化目標方面的效率，在可控情感生成環境中，實驗通過其實現獎勵的邊界和與參考策略的 KL-divergence 來評估每種算法。實驗可以使用 ground-truth 獎勵函數 (情感分類器)，因此這一邊界是可以計算得出的。但事實上，ground truth 獎勵函數是未知的。因此研究者通過基線策略的勝率評估算法的勝率，并用 GPT-4 作為在摘要和單輪對話設置中人類評估摘要質量和響應有用性的代理。針對摘要，實驗使用測試機中的參考摘要作為極限；針對對話，選用測試數據集中的首選響應作為基線。雖然現有研究表明語言模型可以成為比現有度量更好的自動評估器，但研究者進行了一項人類研究，證明了使用 GPT-4 進行評估的可行性 GPT-4 判斷與人類有很強的相關性，人類與 GPT-4 的一致性通常類似或高于人類標注者之間的一致性。除了 DPO 之外，研究者還評估了幾種現有的訓練語言模型來與人類偏好保持一致。最簡單的是，實驗在摘要任務中探索了 GPT-J 的零樣本 prompt，在對話任務中探索了 Pythia-2.8B 的 2-shot prompt。此外，實驗還評估了 SFT 模型和 Preferred-FT。Preferred-FT 是一個通過監督學習從 SFT 模型 (可控情感和摘要) 或通用語言模型 (單回合對話) 中選擇的完成 y_w 進行微調的模型。另一種偽監督方法是 Unlikelihood，它簡單地優化策略，使分配給 y_w 的概率最大化，分配給 y_l 的概率最小化。實驗在「Unlikehood」上使用了一個可選系數 α∈[0,1]。他們還考慮了 PPO，使用從偏好數據中學習的獎勵函數，以及 PPO-GT。PPO-GT 是從可控情感設置中可用的 ground truth 獎勵函數學習的 oracle。在情感實驗中，團隊使用了 PPO-GT 的兩個實現，一個是現成的版本，以及一個修改版本。后者將獎勵歸一化，并進一步調整超參數以提高性能 (在運行具有學習獎勵的「Normal」PPO 時，實驗也使用了這些修改)。最后，研究者考慮了 N 個基線中的最優值，從 SFT 模型 (或對話中的 Preferred-FT) 中采樣 N 個回答，并根據從偏好數據集中學習的獎勵函數返回得分最高的回答。這種高性能方法將獎勵模型的質量與 PPO 優化解耦，但即使對中度 N 來說，在計算上也是不切實際的，因為它在測試時需要對每個查詢進行 N 次采樣完成。圖 2 展示了情緒設置中各種算法的獎勵 KL 邊界。圖 3 展示了 DPO 收斂到其最佳性能的速度相對較快。
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