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最近在看大模型训练相关的论文，预计会追溯经典的和最新的训练策略以及微调原理等

本次解读经典论文learning to summarize with human feedback

一、简介

部分生成任务需要对齐人类偏好，但是根据最大化可能性（对数似然）进行微调的模型跟真正使用模型的人的喜好并不能直接匹配，即不对齐。

这种不对齐的原因有：（1）最大化可能性目标对于重要和不重要的错误判别的差距不大。（2）模型会对人类的训练数据放置更大的可能性，其中包括低质量的训练数据。（3）采样时的分布偏移可能会降低表现。尽管第三点能够通过不均匀采样策略改善，比如束搜索，但是可能造成重复和不想要的捏造。

本论文的团队基于GPT3和人类反馈强化学习进行了完整的偏好对齐的流程。

主要的贡献如下：

（1）使用人类反馈训练后在英文摘要生成的任务上表现显著。

（2）比有监督模型对于新领域的泛化性更好

（3）对policy和奖励模型进行了严谨的分析

（4）开源人类反馈数据集

创新：模型更大；收集人类反馈的批次设定；保证标注人员和研究人员的评价一致；一些算法改进，比如将policy和奖励模型分开

二、方法和实验细节

在已经有一个训练过的模型（在强化学习中，这个训练好的模型叫policy）的基础上，对于RLHF，通用的三步如下：

1.使用policy模型对同一个prompt进行推理后给标注员进行对比

2.从以上的对比结果中训练一个奖励模型

3.使用奖励模型和PPO算法进行policy模型的优化

对于同一个摘要生成的数据，结果对比：

三、模型结构

所有模型的结构是GPT3风格的Transformer解码器

先在大规模的文本库中使用预测下一个token的形式进行预训练

奖励模型

人类反馈policy模型

前者最大化奖励模型的偏好，后者有两个作用：（1）鼓励模型去探索好的模式，防止单模式崩溃

（2）让模型减少学习和训练时见过的输出相差较大的偏好。