强化学习在LLM中应用：RLHF、DPO
强化学习在LLM中应用：RLHF、DPO
这部分我自己也是了解，没有在工程上用过~。因为RLHF和DPO都需要大量人工数据的标注。
RLHF：人类反馈的力量
最著名的强化学习应用就是RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）。ChatGPT能有今天的表现，很大程度上就是靠这个方法。
RLHF的流程其实挺复杂的：
- 让模型对同一个问题生成多个答案
- 找人来给这些答案排序（需要完整排名）
- 训练一个专门的"评分模型"来学习人类的偏好。该模型将输入提示词+AI回答，输出分数
- 用这个评分模型+PPO来指导原模型的训练。输入提示词，LLM输出AI回答，奖励模型评分，再更新原有LLM。
这个方法很有效，但也有明显的缺点：成本高、流程复杂，而且完全依赖人工标注。
DPO：直接偏好优化
DPO（Direct Preference Optimization）算是RLHF的简化版。它跳过了训练评分模型的步骤，直接用人类的偏好对比来训练原模型。有时候我们在使用LLM时，他会弹出一个你喜欢哪个答案，让我们去选一个模板，就是我们在给官方标注RLHF数据集。
具体来说，就是给人看两个答案A和B，问他们更喜欢哪个。然后调整模型，让它更倾向于生成被人类偏好的答案。
虽然比RLHF简单一些，但还是需要大量的人工标注。对于很多应用场景来说，这个成本还是太高了。