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RLHF-Safe RLHF：带着脚镣跳舞的PPO！
Safe RLHF 介绍 论文：Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback，ICLR2024，PKU 链接：https://arxiv.org 目标函数 RLHF的目标是要找到Helpful & Harmless的参数区域，Safe RLHF通过加入safety constrained来做约束对齐 进入到RL阶段可定义Safe RLHF的目标函数为 PPO 算法实现流程 在Safe RLHF中Reward和Cost 共享 Actor，各自创建Reward_Critic, Cost_Critic Safe RLHF 网络结构可以表示为 # safe_rlhf ) #... 4.6 Safe RLHF PPO Loss 对比RLHF-PPO和Safe RLHF-PPO 4.6.1 Safe RLHF Actor Loss # safe_rlhf/algorithms Preference Learning)，仍有这一类RL方法来丰富RLHF的多样性 • 目前的safe RLHF 实验对较少，希望有更多的中文 safety RLHF对齐的工作出
81810编辑于 2023-12-20 - 来自专栏AI智韵
LLM 为什么需要 RLHF
二、RLHF 如何提升效果：核心机制解析 RLHF 通过引入人类偏好信号和强化学习优化，弥补了 SFT 的不足。其流程分为三步： 1. 三、RLHF 效果优于 SFT 的本质原因 实验和理论分析表明，RLHF 的优势源于以下核心机制： 人类偏好建模能力 RLHF 的奖励模型将人类主观判断（如“自然”“无害”）量化为可优化目标，而 SFT RLHF 通过人类标注偏好数据，规避了生成数据的成本，同时覆盖更广泛的偏好场景。 未来研究重点包括： 奖励模型泛化性：清华团队指出，RLHF 的扩展效率低于预训练，需提升奖励建模精度。 多阶段强化学习：如 Reasoning RL 针对复杂推理任务优化中间步骤奖励，超越传统 RLHF 的端到端优化。
70510编辑于 2025-06-17 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读ChatGPT中的RLHF
那么，什么是 RLHF 呢？ RLHF 背后的基本思想是采用预先训练好的语言模型，并让人们对其输出的结果进行排序。 下图显示了 RLHF 模型如何从大模型和人工标注中获取输入，并创建一个比单独使用这两者更好的响应。 2. RLHF之模型训练 让我们先从一个高层次的 RLHF 开始，并首先收集所有的背景和事实。 然而，由于 RLHF 训练中各种选择的设计空间没有得到充分的探索，对于哪种模式最适合开始 RLHF 训练还没有明确的答案。 因此，使用 RLHF，KL 可以用来比较当前策略的概率分布和代表期望行为的参考分布。 此外，RLHF 可以对最近的政策优化微调。 那么，RLHF 能否给模型增加偏差呢？ 答案是肯定的。就像任何有人工输入的机器学习方法一样，RLHF 有可能引入偏差。
2K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏机器之心
FudanNLP团队最新成果，借助RLHF实现人类对齐的MOSS-RLHF来了
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。 RLHF 中的作用，并研究各种优化方法如何影响训练过程。 此外，在 Helpful 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。 未经 RLHF 优化的大模型: "这个问题需要根据不同的角度来回答。 使用 RLHF（PPO-max）优化的大模型: "不正确。
58060编辑于 2023-08-07 - 来自专栏常用算法专栏
人类反馈强化学习（RLHF）
定义与核心思想 人类反馈强化学习（RLHF）是一种结合传统强化学习与人类主观判断的机器学习范式。 奖励建模技术 将人类反馈转化为可优化的数值信号是 RLHF 的核心挑战。 4.数据示例 - 步骤分解 为了更具体地理解如何使用人类反馈强化学习（RLHF）训练一个文本摘要生成模型，我们可以按照以下步骤来构建数据流程和示例。 结合实现双重对齐； 跨模态 RLHF：Google 的 Imagen 模型通过文本-图像联合反馈优化生成质量； 低资源 RLHF：Meta 的 LIMA 项目证明少量高质量反馈（1k 样本 未来展望 RLHF 正在重塑人工智能系统的开发范式。
89722编辑于 2025-04-05 - 来自专栏常用算法专栏
RLHF(人类反馈强化学习)
定义与核心思想 人类反馈强化学习（RLHF）是一种结合传统强化学习与人类主观判断的机器学习范式。 奖励建模技术 将人类反馈转化为可优化的数值信号是 RLHF 的核心挑战。 4.数据示例 - 步骤分解 为了更具体地理解如何使用人类反馈强化学习（RLHF）训练一个文本摘要生成模型，我们可以按照以下步骤来构建数据流程和示例。 结合实现双重对齐； 跨模态 RLHF：Google 的 Imagen 模型通过文本-图像联合反馈优化生成质量； 低资源 RLHF：Meta 的 LIMA 项目证明少量高质量反馈（1k 样本 未来展望 RLHF 正在重塑人工智能系统的开发范式。
1.1K21编辑于 2025-04-05 - 来自专栏深度学习自然语言处理
每日论文速递 | 使用对比Reward改进RLHF
深度学习自然语言处理 分享 整理：pp 摘要：来自人类反馈的强化学习（RLHF）是将大语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的主流范式。 为了应对这些问题，论文提出了一种简单的修正方法，通过使用对比奖励来显著提高RLHF的性能。这种方法明确承认了奖励模型的不完美性，并使用对比奖励中的惩罚项来校准RLHF过程。 Q2: 有哪些相关研究？ A：论文进行了一系列实验来评估所提出方法的有效性，这些实验主要分为以下几个方面： 算法性能比较： 使用三个广泛使用的RLHF数据集（Anthropic/HH-RLHF Dataset、OpenAI/Summary 与噪声标签文献的联系：论文的工作受到噪声标签问题研究的启发，提出了在RLHF中处理不完美奖励模型的方法。未来可以更深入地探索噪声标签问题中的技术和理论，以改进RLHF中奖励模型的鲁棒性。 对比奖励在其他RLHF方法中的应用：虽然对比奖励是在RLHF中提出的，但这种方法也可以适用于其他使用奖励模型的RLHF方法。
93510编辑于 2024-03-25 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
大语言模型对齐技术 - RLHF训练方法
"abliteration"技术，通过识别LLM中的"拒绝方向"并正交化权重，解除模型审查机制。实验显示该方法会降低模型性能，但后续DPO微调可恢复表现，最终得到高性能无审查的8B模型NeuralDaredevil。
6610编辑于 2026-03-24 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
反思RLHF，如何更加高效训练有偏好的LLM
|知乎：紫气东来 一、对 RLHF 的反思 当前 LLM 蓬勃发展，各种模型和方法层出不穷，但总体看来，但是朝着以下3点目标前进： 有益性：LLM 在需要时遵循说明、执行任务、提供答案，以实现对用户意图理解并提供有益帮助 由于预训练模型的通用性，在以上3个方面均有所不足，而通过 instruction learning 的方式可以一定程度上激发模型的泛化能力，但是不能很好地对齐人类偏好，因此就有了 RLHF 的方法。 RLHF 的核心思想围绕训练奖励模型展开。即利用人类反馈来生成人类偏好数据集，来训练代表特定任务所需结果的奖励函数。 最后，利用上一步训练的偏好模型作为奖励函数，以 RLHF 方式训练 SL-CAI 模型，得到 Reinforcement Learning Constitutional AI (RL-CAI) 模型。 将LIMA与其他模型进行比较，仍然比在52K数据上微调的 Alpaca 65B 和通过 RLHF 训练得到的 OpenAI-DaVinci003 有明显优势。
1.8K10编辑于 2023-11-20 SeRA：通过自我审查提升RLHF性能的新方法
基于人类反馈的强化学习（RLHF）是使大型语言模型（LLM）与人类偏好（例如对无害语言和事实准确回答的偏好）对齐的标准方法。 最近，最流行的RLHF方法之一是直接偏好优化（DPO），在该方法中，LLM需要在两个输出选项中进行选择，其中一个已被人类标注者标记为首选。 因此，在RLHF过程中，LLM可能会学会偏好较长的回答而不是较短的回答，而这通常并不可取。 首先，在基于人工标注数据进行首轮RLHF之后，利用LLM自身生成额外的训练样本。然后，使用LLM的输出概率来评估训练对的偏好强度，只保留那些首选响应被强烈偏好的配对。 然而，在RLHF中，奖励取决于LLM的输出与人类指定的范例案例的匹配程度。使用传统的RLHF，奖励由一个单独的模型计算，该模型也在人工标注的数据上进行训练。但这种方法耗时且难以扩展。
14710编辑于 2026-03-18- 来自专栏AiCharm
CV引入强化学习，视觉领域的RLHF要来了？
并表示，这项研究可能是实现视觉 RLHF （Reinforcement Learning from Human Feedback）的有效途径。
1K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏机器之心
LLM成功不可或缺的基石：RLHF及其替代技术
本文的目录如下： 使用人类反馈的强化学习（RLHF） Llama 2 中的 RLHF RLHF 的替代技术 典型的 LLM 训练流程 ChatGPT 或 Llama 2 等基于 transformer 为了简单起见，我们可将 RLHF 工作流程再分为三步： RLHF 第 1 步：对预训练模型进行监督式微调； RLHF 第 2 步：创建一个奖励模型； RLHF 第 3 步：通过近端策略优化进行微调。 如下所示，RLHF 第 1 步是监督式微调步骤，目的是创建用于进一步 RLHF 微调的基础模型。 RLHF 第 3 步，图片来自 InstructGPT 论文 在 RLHF 第 3 步，这也是最后一步，需要根据 RLHF 第 2 步创建的 RM 的奖励分数，使用近端策略优化（PPO）来更新 SFT RLHF 的替代技术 现在我们已经讨论并定义了 RLHF 过程，这个过程相当复杂，人们可能会问这么麻烦是否值得。
1.2K40编辑于 2023-10-08 人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）
定义 RLHF是一种机器学习技术，它使智能体能够通过与环境的交互和接收来自人类提供的反馈来学习。 在RLHF中，人类可以提供偏好、评价或直接指导以影响智能体的学习过程，帮助其理解哪些行为是期望的，哪些是不期望的。这种方法特别适用于那些难以定义精确奖励函数的任务，或者需要考虑人类主观偏好的任务。 起源 RLHF的概念起源于对传统强化学习方法局限性的认识。 因此，研究者们开始探索如何将人类的反馈纳入到学习过程中，从而提出了RLHF的方法论。 数据示例 - 步骤分解 数据示例 - 步骤分解 为了更具体地理解如何使用人类反馈强化学习（RLHF）训练一个文本摘要生成模型，我们可以按照以下步骤来构建数据流程和示例。
59410编辑于 2025-04-05- 来自专栏AI SPPECH
100_RLHF（人类反馈强化学习）原理与实践
本文将深入探讨RLHF的基本原理、实现方法、应用案例以及2025年的最新研究进展，为读者提供全面而深入的RLHF知识体系。 优化创新阶段（2025至今）：研究人员不断改进RLHF算法，提出更加高效、低成本的实现方法 1.2 为什么需要RLHF？ 主要内容包括： RLHF的基本原理与理论基础 RLHF的完整实现流程与技术细节 基于不同框架的RLHF实践指南 RLHF的评估方法与指标体系 RLHF的应用案例与最佳实践 2025年RLHF的最新研究进展 RLHF在AI对齐中的位置 预训练模型 → 监督微调(SFT) → RLHF → 人类偏好对齐的模型 2. 基于不同框架的RLHF实践 随着RLHF技术的广泛应用，各种开源框架和工具也随之发展起来，使得RLHF的实现变得更加便捷。
1.1K11编辑于 2025-11-16 - 来自专栏自然语言处理
RLHF 和 DPO：简化和增强语言模型的微调
什么是 RLHF？ 人类反馈强化学习 (RLHF) 是人工智能领域的一种前沿方法，它利用人类偏好和指导来训练和改进机器学习模型。 RLHF提供了一种将道德考虑注入人工智能培训的方法。通过让人类参与反馈循环，RLHF可以帮助检测和减轻偏见、促进公平并减少不良的人工智能行为。 RLHF：RLHF对超参数选择很敏感，可能需要仔细调整以避免不稳定。 效率 DPO：与RLHF相比， DPO 在计算和数据需求方面更加高效。它可以用更少的资源实现类似或更好的结果。 RLHF：RLHF 可能需要更多的计算资源和大量的数据才能获得类似的结果。 能力 DPO：DPO 已被证明在各种任务中都很有效，包括情绪控制、摘要和对话生成。在一些研究中它的表现优于 RLHF。 RLHF：RLHF在使法学硕士与人类偏好保持一致方面也很有效，但可能需要更广泛的实验和调整。
5.2K10编辑于 2024-01-18 - 来自专栏深度学习自然语言处理
RLAIF：一个不依赖人工的RLHF替代方案
下图是一个展示了RLAIF(上)和RLHF(下)的基本流程。 实验主要有以下发现： 在性能方面：RLAIF与RLHF有相似的表现。 在人类评估上，与SFT策略相比，RLAIF被偏好71%的时间，而RLHF则被偏好73%的时间。 尽管RLHF略微优于RLAIF，但这个差异在统计上并不显著。 直接对比胜率：RLAIF与RLHF在被偏好的程度上是平等的，胜率都是50%。 影响因素：RLAIF和RLHF策略倾向于生成比SFT策略更长的摘要，这可能是质量提升的一个因素。 长度调整后表现：即使控制摘要的长度，RLAIF和RLHF都依然在同样的幅度内优于SFT策略。 下图是SFT，RLHF和RLAIF策略生成的示例摘要。RLHF和RLAIF 比SFT产生更高质量的摘要。 对于prompt方式，使用详细的OpenAI preamble和CoT给出了最高的对齐性能。
2.3K30编辑于 2023-09-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
目前最常用的技术是RLHF. 基于人类反馈的强化学习(RLHF)最近引起了人们的广泛关注，它将强化学习技术在自然语言处理领域的应用方面掀起了一场新的革命，尤其是在大型语言模型(llm)领域。 在本文中，我们将使用Huggingface来进行完整的RLHF训练。 RLHF由以下阶段组成: 特定领域的预训练:微调预训练的型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。 RLHF奖励模型训练:训练语言模型将反应分类为好或坏(赞或不赞) RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据，以对齐LLM 我们已经完成了从头开始训练LLM的RLHF代码。 总结 在本文中，我们简要介绍了RLHF的完整流程。 所以除了RLHF，还有DPO(直接偏好优化)和RLAIF(人工智能反馈强化学习)等新技术。这些方法被证明比RLHF更具成本效益和速度。
2.6K45编辑于 2023-12-05 - 来自专栏强化学习系列
强化学习系列（十）--基于大语言模型的RLHF
过去两年，行业主要聚焦在Pretraining和SFT上，而基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的框架虽然被广泛讨论也有很多开源框架 所以需要第三部RLHF来帮助模型学习更符合人类意图和偏好的回复，更好地与人类的价值观保持一致，即生成更安全合规的回答。 RLHF（基于人类反馈的强化学习）先套强化学习公式，看看在LLM中的几大元素什么含义：智能体（Agent）：与环境交互、并执行策略的主体。LLM领域那就是LLM本身。 状态（state）：输入给模型的tokens动作（Action）：模型的输出token奖励（Reward）：人类对模型的输出的质量评估那要进行RLHF是什么流程呢？ 再次献上经典deepspeed的RLHF流程图:众所知周，RLHF-PPO需要四个模型，那到底是哪四个模型，分别是干什么的，四个模型什么关系，如何将PPO应用到RLHF里面？
1.3K31编辑于 2024-11-27 - 来自专栏JAVA
搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答
搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答 搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强化学习 本问答探讨RLHF的适用范围、优缺点和可能遇到的问题，供RLHF系统设计者参考。 1.RLHF是什么？ 强化学习利用奖励信号训练智能体。 图： 人类反馈强化学习：用人类反馈的数据训练奖励模型，用奖励模型生成奖励信号 2.RLHF适用于哪些任务？ 5.RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？ RLHF算法有以下两大类：用监督学习的思路训练奖励模型的RLHF、用逆强化学习的思路训练奖励模型的RLHF。 6.RLHF采用人类反馈会带来哪些局限？ 前面已经提到，人类反馈可能更费时费力，并且不一定能够保证准确性和一致性。
44510编辑于 2024-11-20 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
RLHF改良方案之样本标注：RLAIF & SALMON
上一章我们主要唠了RLHF训练相关的方案，这一章我们主要针对RLHF的样本构建阶段，引入机器标注来降低人工标注的成本。主要介绍两个方案：RLAIF,和IBM的SALMON。 对齐后的模型效果对比如下，RLAIF的无害率提升更加明显，胜率和RLHF齐平细看会发现上面对比中还有两个细节same-size RLAIF：RLAIF的标注模型是PaLM2 Large，而SFT模型是PaLM2
71910编辑于 2024-03-20
腾讯云开发者
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