RLHF中，人类反馈数据格式是什么样的？

引言

       在RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习）中，收集人类反馈数据的过程对于训练奖励模型（Reward Model）至关重要。为了有效地训练奖励模型，需要精心设计和组织人类反馈数据的格式。以下是对这些数据格式的详细介绍：

一.总体数据结构

       在人类反馈数据集中，每条数据通常包含以下主要部分：

• 提示（Prompt）：模型输入的文本，可能是一个问题、指令或对话上下文。
• 模型生成的回复（Responses）：针对提示，模型生成的一个或多个候选回复。
• 人类反馈（Human Feedback）：人类评估者对模型生成的回复的偏好信息，可能是比较、排序或评分等形式。
• 元数据（Metadata）：附加信息，如评估者ID、时间戳、评估环境等。

二.具体的数据格式

       根据具体的反馈形式，数据格式可能有所不同。下面分别介绍常见的几种反馈形式的数据格式。

2.1 成对比较（Pairwise Comparison）

概述： 人类评估者在两个模型生成的回复中，选择一个更好的。

数据格式：

json
{
   
  "prompt": "解释光合作用的过程。",
  "response_1": "光合作用是植物将阳光转化为能量的过程。",
  "response_2": "植物通过光合作用，将阳光、二氧化碳和水转化为葡萄糖和氧气。",
  "preferred_response": "response_2",
  "annotator_id": "annotator_123",
  "timestamp": "2024-10-12T08:30:00Z"
}

解释：

• prompt：模型的输入提示。
• response_1 和 response_2：模型生成的两个候选回复。
• preferred_response：评估者偏好的回复的标识。
• annotator_id：评估者的身份标识。
• timestamp：评估时间。

2. 2 多项排序（Ranking）

概述： 人类评估者对多个回复进行排序，从最优到最差。

数据格式：

json
{
   
  "prompt": "描述水的循环过程。",
  "responses": [
    {
   
      "id": "resp_1",
      "text": "水循环是指水在地球上的循环运动。"
    },
    {
   
      "id": "resp_2",
      "text": "水通过蒸发、凝结和降水的过程在地球上循环。"
    },
    {
   
      "id":