MOSS-RLHF实现大模型和人类价值观对齐 _模型

以为代表的大型语言模型（LLM）在各项任务上的高效表现彰显了其广阔发展前景。然而，大模型回复与人类价值偏好经常存在不一致问题。
如何让大模型更好的与人类价值观对齐，理解语言背后的含义，生成更具 “人情味” 的内容成为大语言模型研究的热点。最近，复旦大学自然语言处理（）团队桂韬、张奇课题组在这一技术难题上取得巨大进展！该团队深入研究了大模型的基于人类反馈的强化学习 (from Human , RLHF) 细节，为大模型人类对齐训练提供了更加稳定可靠的解决方案。
此外，该团队在开源领域迈出重要一步 —— 首次同时发布大模型人类对齐技术报告与开源核心代码，为推动中文 NLP 社区繁荣做出重大贡献。
大模型人类对齐面临挑战
未经人类对齐的大模型常常生成有害内容，存在安全性方面的隐患，直接影响大模型的落地。实现人类对齐的大模型通常需要满足 3H 条件：（有益）,（诚实）,（无害）。当前，达成这一目标的重要技术范式是基于人类反馈的强化学习（RLHF）。然而受限于实验设计困难、试错成本巨大等多重因素，RLHF 的稳定训练仍然是一个难题。
此前公布的技术报告中将 PPO（，近端策略优化）算法作为 RLHF 阶段的强化学习算法。然而其并未开源训练技术细节，且 PPO 算法在过去通常被应用于自动化、游戏等领域，其在自然语言处理（NLP）领域的具体作用仍需大量实验验证，但当前国内并没有一项完整的工作探究 PPO 的稳定训练及其在大模型人类对齐中的影响。面对这一技术挑战，研究人员迫切需要进一步探索 PPO 算法对大模型人类对齐的作用机理。
确定大模型人类对齐的关键因素，提高对齐的训练稳定性
团队通过大量、详实工作，设计实验充分探索了大模型 RLHF 的完整工作流程，仔细剖析了 RLHF 中的强化学习 PPO 算法的内部工作原理以及它在整个 RLHF 中的作用，并研究各种优化方法如何影响训练过程。通过这些努力，确定了使得 PPO 算法在大模型人类对齐方面行之有效的关键因素。
综合上述发现，该团队进一步总结出在大模型上训练更稳定的 PPO 算法版本：PPO-max 。并使用和数据集全面评估，结果显示经过 PPO-max 算法训练的模型展现出了出色的人类对齐性能！
经人类对齐后大模型安全伦理表现优异
经过人类对齐训练后的 RLHF 模型相对 SFT（ Fine-，监督微调）模型的性能表现如下图所示。该研究采取人工评测和 GPT-4 评测两种方式，人工评测基于参与评测人员对于不同模型输出的偏好，而在 GPT-4 评测过程中，该研究要求 GPT-4 生成详细的评测理由，这将使得最终的结果更加公平。
人工评测：评测人员在中文和英文两种类型的问题上，均更倾向于 RLHF 模型的输出。具体来说，RLHF 模型在英文数据集上优势显著，人工评测得分为 62%，而 SFT 模型的得分为 5% 。这表明，经过 RLHF 训练的语言模型极大地提高了其面对各种有害性问题时的处理能力，包括个人隐私、政治敏感话题以及种族群体提问中带有歧视、偏见的提示。此外，在数据集上也可以观察到一定程度的提升：RLHF 模型的评分为 44%，而 SFT 模型的评分为 30% 。这表明，SFT 模型也可以从 RLHF 优化训练中受益。人工评测的结果同时验证了 RLHF 训练能够提高 SFT 模型在中文和数据集上的性能。
GPT-4 评测：GPT-4 是目前为止性能最强的语言模型，先前的研究结果显示，引入 GPT-4 进行端到端自动化评测可以提供相对公平的结果。如上图所示，该研究观察到其评测结果和人工评测之间有着密切相似之处，尽管 GPT-4 产生了比人工评测更多的平局打分，但 RLHF 模型继续在数据集上表现出显着优势，这种表现趋势在中文数据集上也很明显。值得注意的是，与人工评测相比，在 GPT-4 评测下， RLHF 模型在中文数据集上相对 SFT 模型也有显著的改进。