加载中...
在当今的人工智能领域，大型语言模型（LLM）已成为备受瞩目的研究方向之一。它们能够理解和生成人类语言，为各种自然语言处理任务提供强大的能力。然而，这些模型的训练不仅仅是将数据输入神经网络，还包括一个复杂的管线，其中包括预训练、监督微调和对齐三个关键步骤。本文将详细介绍这三个步骤，特别关注强化学习与人类反馈（RLHF）的作用和重要性。
现代基于变换器的LLM，如ChatGPT和Llama 2，通常经历以下三个关键步骤的训练过程：
预训练是LLM训练的第一阶段，它在大规模未标记的文本数据集上进行。这个阶段的主要目标是使模型吸收大量的知识和语言结构。预训练阶段采用了自监督学习方法，其中模型预测给定上下文下一个词或令牌是什么。
欢迎关注 DataLearner 官方微信，获得最新 AI 技术推送
数据集选择：通常使用包含数十亿到数万亿令牌的庞大文本语料库，如互联网文本。
自监督学习：模型根据文本数据的上下文预测下一个词，这种任务称为下一个词预测。通过这个任务，模型学习了语法、语义和常识知识。
监督微调是LLM训练的第二阶段，其目的是根据特定任务或指令微调模型，使其更适合执行具体的自然语言处理任务。与预训练不同，监督微调需要特定的标记数据集，其中包含了指令和相应的期望输出。
数据集准备：人类编写指令-输出对，指令是模型的输入，期望输出是我们期望模型生成的内容。这通常需要耗费大量人力和时间。
任务多样性：监督微调可以应用于各种任务，如翻译、问题回答、摘要生成等。
微调策略：模型参数根据监督数据的误差进行微调，以提高在指定任务上的性能。
对齐阶段是LLM训练的第三阶段，也是本文的重点。它的目标是将LLM的输出与人类偏好对齐，以进一步提高模型的性能、帮助性和安全性。这一阶段常常涉及强化学习与人类反馈（RLHF）的应用。
RLHF是对齐阶段的核心。它为模型提供了一个持续学习和改进的机制。在RLHF中，模型生成文本，并接收人类提供的反馈信息。
反馈回路：RLHF创建了一个循环，模型生成文本，然后根据人类反馈进行调整。反馈可以是积极的，表示模型生成的文本是合适的，也可以是消极的，表示需要改进。
渐进改进：通过多次迭代，模型逐渐提高其生成文本的质量，以更好地满足用户的需求。这种渐进改进有助于模型更好地理解人类的期望和意图。
安全性提升：RLHF还可以用于提高模型的安全性，减少不当内容的生成。模型可以通过学习避免不恰当的回应来提高安全性。
规范的大语言模型训练管线包括预训练、监督微调和对齐这三个关键步骤。强化学习与人类反馈（RLHF）在对齐阶段扮演着重要角色，通过不断的学习和调整，模型能够逐渐提高其生成文本的质量，以更好地满足用户的需求。随着LLM领域的不断发展，我们可以期待更多创新的方法和技术，以进一步提升这些语言模型的能力和可用性。如果您对RLHF或LLM训练管线的任何方面有疑问，欢迎随时提出，我们将不断更新并分享最新的研究成果。
