“ 大模型設計，訓練，微調，強化是一個系統性的過程”

大模型的訓練和調優是一個系統性的，復雜性的過程；為此，研究人員為大模型的訓練和微調設計了詳細的方案。

今天就是介紹一下大模型優化的兩個方法論，SFT——監督微調和RLHF——基于人類反饋的強化學習。

什么是SFT和RLHF？

下面是關于這兩個概念的簡單釋義：

SFT中文釋義為：一種通過監督學習進行模型微調的方法。
RLHF的釋義為：一種利用人類反饋進行強化學習的方法，該方法通過收集人類對模型輸出的反饋；然后使用這些反饋來優化模型的行為。

說白了，不論是SFT還是RLHF的目的只有一個，那就是讓模型變得更好。

SFT——監督微調

監督微調的原理很簡單，就類似于學生上學，不論題目做的是對是錯，老是都會告訴你一個正確的結果，也就是答案。

監督微調的做法就是，在大模型訓練或微調的過程中，把一部分數據打上“標簽”；也就是告訴大模型這些數據是什么東西。

比如，在CV(計算機視覺)領域，圖像識別的大模型在訓練的時候，會告訴大模型哪些圖片是人，哪些圖片是貓，哪些圖片是狗；而人，貓，狗就是數據的標注。

數據標注的展現形式很多，比如文件/文件夾名稱，數據與標注的對應關系等。

有了監督微調，大模型就知道自己在干什么，能干什么；還拿圖像識別舉例，監督微調之后大模型能夠識別，人類，貓和狗，但它識別不出來汽車和飛機。

如果想讓它識別汽車和飛機，那么就要在訓練或微調的數據中加入標注的汽車和飛機的圖片。

監督微調的應用領域比較廣泛，目前主流的大模型基本上都是采用的監督微調的方式，具體的領域包括文本分類，情感分析等。

SFT適用于有明確任務目標和大量標注數據的任務。

RLHF——基于人類反饋的強化學習

RLHF應該算是兩種東西的結合，RL(強化學習)和HF(人類反饋)；強化學習是機器學習中的一種方法，強化學習有多種方式，而基于人類反饋的方式就叫做RLHF。

其實RLHF屬于模仿人類行為學的一種方式，比如我們不論在工作或生活中做一件事總喜歡得到夸獎或贊美，這樣我們就會想辦法把事情做的更好。

從技術角度來說，RLHF需要不斷收集用戶反饋，比如好與壞，評分等；然后根據這些反饋訓練一個獎勵模型，該模型用來評價模型等輸出質量。

然后使用強化學習算法，如PPO優化語言模型，使其輸出能夠最大化獎勵模型。

而從應用的角度來說，RLHF主要應用于對話，內容生成等領域；比較典型的就是我們在使用一些第三方模型時，會彈出讓我們評價的按鈕，比如chatGPT。

目前chatGPT的能力不斷加強，除了其技術架構方面的原因之外，還有一部分是基于強化學習的方式來優化其模型。

SFT與RLHF的異同點

說起SFT和RLHF的共同點，那它們的共同點很簡單，那就是通過不同的方式讓模型變得更好。

還有就是兩者都是基于數據驅動，或者說大模型都屬于數據驅動；SFT需要標注的數據，而RLHF需要人類反饋的數據。

至于不同點，最明顯的特征有兩個，第一個就是兩者的實現原理不同，SFT使用的是監督學習算法，而RLHF使用的是強化學習算法。

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其次，就是兩者的應用場景不太相同；SFT適用那種有著明確任務目標的任務，比如說分類；而RLHF適用于那種需要不斷升級優化的系統，比如客服系統，問答系統等。

從兩者的應用角度來說，選擇SFT方法的企業較多，使用RLHF的企業相對較少。

并不是說RLHF技術比SFT的差，而是目前的人工智能生態還無法大規模使用RLHF，一是因為應用場景較少，二是技術要求和成本較高。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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