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克服奖励欺骗：Meta发布全新后训练方式CGPO，编程水平直升5%，打破RLHF瓶颈

article 2024/11/4 20:37:11

克服奖励欺骗：Meta发布全新后训练方式CGPO，编程水平直升5%，打破RLHF瓶颈

在人工智能领域，奖励欺骗成为了多任务学习中的一大难题，严重影响了大型语言模型（LLMs）的表现。为了有效应对这一挑战，Meta近期推出了全新的后训练方法——Constrained Generative Policy Optimization（CGPO），该方法通过创新的混合评审机制和约束优化器，成功提升了模型的编程水平达5%。这一进展不仅突破了传统强化学习与人类反馈（RLHF）的瓶颈，还为未来的多任务学习提供了全新的优化路径。CGPO的推出意味着我们在提升AI模型效能、实现更高效的多目标优化方面迈出了重要一步，预示着AI技术的又一次革命。
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正文
一、CGPO的背景与必要性
二、CGPO的核心设计
三、CGPO在多任务学习中的应用
四、实验结果与性能提升
五、未来展望

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猫头虎是谁？

大家好，我是猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

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作者微信号：Libin9iOak
作者公众号：猫头虎技术团队
更新日期：2024年10月10日
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正文

随着人工智能技术的飞速发展，大规模语言模型（LLMs）的应用场景不断拓展，Meta的研究团队在此背景下推出了全新的后训练框架——Constrained Generative Policy Optimization（CGPO）。这一革命性的训练方法不仅为解决传统强化学习中的“奖励欺骗”问题提供了全新思路，还在多任务学习（MTL）中显著提升了语言模型的表现，编程水平提高了5%。本文将详细探讨CGPO的核心设计、技术亮点以及未来的应用潜力。
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一、CGPO的背景与必要性

近年来，强化学习与人类反馈（RLHF） 方法已成为优化和调整语言模型输出的主流技术。然而，尽管RLHF在处理复杂任务时表现优秀，其在多任务学习中却受到“奖励欺骗”和多目标优化的挑战。

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奖励欺骗：在多任务学习中，传统RLHF方法依赖线性组合的奖励模型。这种方法往往需要大量人工调参，并可能导致模型被特定任务的奖励优化“误导”，从而影响其他任务的表现。
多目标优化的困境：多任务学习涉及多个目标，任务之间常常存在冲突，传统RLHF框架难以处理这些矛盾。

为了解决这些问题，Meta团队提出了CGPO框架，通过引入混合评审机制和约束优化器，提升了RLHF在多任务环境中的表现。

二、CGPO的核心设计

CGPO的设计突破了传统RLHF对多任务学习的局限，尤其在奖励优化与任务目标之间找到了新的平衡。其主要特点包括：

混合评审机制（MoJ）：
- CGPO采用了基于规则和语言模型的双重评审机制，能有效检测模型生成结果的准确性和合规性。例如，在处理数学问题时，规则评审确保生成的结果符合数学逻辑；而在开放性问题中，语言模型评审则检测生成内容的安全性和事实性。
- 这种机制不仅能识别奖励欺骗行为，还能确保每个任务的特定目标得到有效优化。
约束优化器：
- CGPO引入了三种主要的RLHF约束优化器：Calibrated Regularized Policy Gradient（CRPG）、Constrained Regularized Reward Ranking Finetuning（CRRAFT）和Constrained Online DPO（CODPO）。这些优化器能够有效处理多任务优化中的难题，并具备强大的扩展性，适用于各种规模的LLM训练场景。
- CRPG优化器确保模型生成高质量响应，尤其在数学和编程等需要精确计算的任务中表现突出。
- CRRAFT优化器则通过奖励排名策略，仅保留满足所有约束条件的生成结果，从而提升奖励值。
- CODPO优化器则通过直接偏好优化，确保高奖励值且符合约束的生成结果得到保留。

三、CGPO在多任务学习中的应用

在多任务环境中，CGPO通过“奖励模型 + 多任务判定器（MoJs） + 优化器”的组合，为每个任务提供量身定制的对齐指导。这种方法使得每个任务的独特需求都能得到充分考虑，从而实现更高效的优化效果。

多目标奖励建模：
- CGPO不同于传统RLHF方法，采用针对每个任务的奖励模型进行训练，以确保每个任务在优化过程中只关注自身目标，避免其他任务目标的干扰。
多专家对齐：
- CGPO为每个任务应用定制化的多任务判定器（MoJs），确保生成样本符合特定标准。在每个任务生成样本后，使用专门为该任务定制的判定器筛选不符合标准的结果，提高模型的响应性和可靠性。