非强化学习的对齐方法
文章目录
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- 对齐数据的收集
- 代表性监督对齐算法DPO
- DPO代码实践
- 其他有监督对齐算法
尽管RLHF已被证明是一种较为有效的语言模型对齐技术，但是它也存在一些局限性。首先，在RLHF的训练过程中，需要同时维护和更新多个模型，这些模型包括策略模型、奖励模型、参考模型以及评价模型。这不仅会占用大量的内存资源，而且整个算法的执行过程也相对复杂。此外，RLHF中常用的近端策略优化算法在优化过程中的稳定性欠佳，对超参数的取值较为敏感，这进一步增加了模型训练的难度和不确定性。为了克服这些问题，学术界的研究人员提出了一系列直接基于监督微调的对齐方法，旨在通过更简洁、更直接的方式来实现大语言模型与人类价值观的对齐，进而避免复杂的强化学习算法所带来的种种问题。
非强化学习的对齐方法旨在利用高质量的对齐数据集，通过特定的监督学习算法对于大语言模型进行微调。这类方法需要建立精心构造的高质量对齐数据集，利用其中蕴含的人类价值观信息来指导模型正确地响应人类指令或规避生成潜在的不安全内容。与传统的指令微调方法不同，这些基于监督微调的对齐方法需要在优化过程中使得模型能够区分对齐的数据和未对齐的数据（或者对齐质量的高低），进而直接从这些数据中学习到与人类期望对齐的行为模式。实现非强化学习的有监督对齐方法需要考虑两个关键要素，包括构建高质量对齐数据集以及设计监督微调对齐算法，下面分别进行具体介绍。
对齐数据的收集
在大语言模型与人类偏好的对齐训练过程中，如何构造高质量的