Text-to-SQL小白入门（八）RLAIF论文：AI代替人类反馈的强化学习

学习RLAIF论文前，可以先学习一下基于人类反馈的强化学习RLHF，相关的微调方法（比如强化学习系列RLHF、RRHF、RLTF、RRTF）的论文、数据集、代码等汇总都可以参考GitHub项目：GitHub - eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL: Curated tutorials and resources for Large Language Models, Text2SQL, and more.，这个项目收集了Text2SQL+LLM领域的相关简介、综述、经典Text2SQL方法、基础大模型、微调方法、数据集、实践项目等等，持续更新中！

（如果觉得对您有帮助的话，可以star、fork，有问题、建议也可以提issue、pr，欢迎围观）

论文概述

基本信息

• 英文标题：RLAIF: Scaling R einforcement L earning from Human Feedback with AI Feedback
• 中文标题：RLAIF:利用人工智能反馈扩展基于人类反馈的强化学习
• 发表时间：2023年9月
• 作者单位：Google Research
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.00267.pdf
• 代码链接：无

摘要

摘要生成任务有效，其他任务比如Text2SQL任务是否有效呢？

• 基于人类反馈的强化学习(RLHF)在将大型语言模型(llm)与人类偏好对齐方面是有效的，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。
• 作者提出了RLAIF（利用AI反馈代替人类反馈），并且和RLHF进行对比，结果如下：
• 在摘要生成任务（summarization task）中，在约70%的情况下，人类评估者更喜欢来自RLAIF和RLHF的结果，而不是SFT模型。
• 此外，当被要求对RLAIF和RLHF摘要进行评分时，人类对两者的偏好率相同。
• 这些结果表明，RLAIF可以产生人类水平的性能，为RLHF的可扩展性限制提供了一个潜在的解决方案。

数据可以让AI生成，评估也可以让AI评估，AI for anything

结果

上结果，有图有真相

结果表明，RLAIF达到了与RLHF相似的性能。（人类打分，人类评估谁更好）

• RLHF 和 SFT 相比，RLHF有73%的情况更优秀
• RLAIF 和 SFT 相比，RLAIF有71%的情况更优秀
• RLHF 和 RLAIF 相比，RLHF有50%的情况下更优秀，也就是两者五五开。

碰巧还发现了一个论文的笔误，结果应该是论文中的图1，论文写的是表1。

论文还比较了RLHF和RLAIF分别和人类撰写的参考摘要。

• RLAIF摘要在79%的情况下优于参考摘要。
• RLHF摘要在80%的情况下优于参考摘要。

结果表明，RLAIF和RLHF策略倾向于生成比SFT策略更长的摘要，这可以解释一些质量改进。

但在控制长度后，两者的表现仍然优于SFT策略。

结论

证明了AI反馈的潜力

在这项工作中，论文证明了RLAIF可以在不依赖于人类注释者的情况下产生与RLHF相当的改进。

论文的实验表明，RLAIF在SFT基线上有很大的改进，改进幅度与RLHF相当。

在头对头比较中（head-to-head comparision，两者单挑的意思），人类对RLAIF和RLHF的偏好率相似。

还是有一些局限性。

比如任务是否可以推广到其他任务（和前面的摘要想法一样）

AI反馈 和 人工反馈的成本

RLHF+RAIF 结合是不是更好

等等

核心方法

贡献点

• 摘要任务上：RLAIF达到了和RLHF相当的性能
• 比较了各种AI 标签的技术，确定了最佳设置

RLHF

RLHF三部曲

SFT

RM

RL

SFT------提取专家知识

Supervised Fine-tuning有监督微调，简称为SFT。

SFT的数据通常是高质量的标注数据，比如基于LLM完成Text2SQL任务的话，数据集可以构造为如下形式：

以spider数据集示例：使用DB-GPT-Hub项目中预处理得到下面类似的数据：

{"prompt": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n\"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:","output": "SELECT count(*) FROM head WHERE age  >  56"}

我们可以做个测试，把prompt输入到ChatGPT-3.5中，如下：可以发现这个和标准的SQL一致，这个SQL属于比较简单的那种。

RM------类似于loss function

Reward Modeling 奖励模型，简称RM训练，最终目标就是训练一个模型，这个模型可以对LLM生成的response进行打分，得分高，代表response回答比较好。

RM的训练数据通常来说比SFT训练数据少，之前看见个例子说SFT数据占60%， RM数据占20%， RL数据占20%.

同样的，我们还是以Text2SQL任务举例子，RM数据可以构造为（prompt，chosen，rejected}的三元组，如下所示：

• chosen数据就是SFT的标准输出，groundtruth

• rejected数据通常来源于SFT 模型的错误输出，也就是bad case

  {"prompt": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:","chosen": "SELECT count(*) FROM head WHERE age > 56","rejected":"SELECT COUNT(head_name) FROM head WHERE age > 56;"}

损失函数如下形式：

• 这里的x就是输入prompt
• y_w就是chosen data
• y_l就是rejected data

RL------引入强化学习方法

Reinforcement Learning 强化学习，简称为RL，就是利用强化学习的方法训练一个模型，使得奖励分数最高。

如下所示：

• 优化分数最大使用的是max
• 使用了KL散度，让训练的RL模型和原始模型差距不能过大

同样的，我们还是以Text2SQL任务举例子，RL数据可以构造为（prompt，output}的三元组，如下所示：

• 数据形式和SFT阶段保持一致

• SFT阶段训练的数据，不应和RL数据重叠。

  {"prompt": "I want you to act as a SQL terminal in front of an example database, you need only to return the sql command to me.Below is an instruction that describes a task, Write a response that appropriately completes the request.\n"\n##Instruction:\ndepartment_management contains tables such as department, head, management. Table department has columns such as Department_ID, Name, Creation, Ranking, Budget_in_Billions, Num_Employees. Department_ID is the primary key.\nTable head has columns such as head_ID, name, born_state, age. head_ID is the primary key.\nTable management has columns such as department_ID, head_ID, temporary_acting. department_ID is the primary key.\nThe head_ID of management is the foreign key of head_ID of head.\nThe department_ID of management is the foreign key of Department_ID of department.\n###Input:\nHow many heads of the departments are older than 56 ?\n\n###Response:","output": "SELECT count(*) FROM head WHERE age > 56"}

RLAIF

进入主题RLAIF

LLM偏好标注

• 前言介绍和说明任务
• 1个例子说明：

• • 需要输入一段文本Text、一对摘要（摘要1和摘要2）
  • 模型输出偏好 Preferred Summary=1

• 给出文本和等待标注的摘要1、摘要2
• 结束：给出偏好 Preferred Summary=

在给出输入信息后，得到LLM的输出偏好1 或者 2之后，计算对数概率和softmax，得到偏好分布。

论文提到计算偏好分布也有其他的替代方法：

• 比如直接让模型输出output = "The first summary is better"
• 或者直接让偏好分布是one-hot编码

那么论文为什么不这么做呢？因为论文说就用上面的方法（输出1 或者 2），准确率已经足够高了。

论文做了一个实验，就是对比不同的任务前沿介绍，看看LLM标注的差距。

• Base:代表任务介绍比较简单，比如是"which summary is bet- ter?"（这个是论证任务介绍应该简单点还是详细点？）
• OpenAI：代表任务介绍比较详细，密切模仿了OpenAI，生成的任务介绍包含了哪些构成好的摘要信息
• COT：代表chain-of-thought思维链。（这个是论证思维链是否有效）
• 1-shot：代表给出1个例子，其他shot类似。（这个是论证上下文学习是否有效）

这个实验证明了：效果最好是OpenAI + COT + 0-shot

• 任务说明应该详细点好，OpenAI变现更好
• 思维链是有效的
• 上下文学习无效，甚至会降低效果，因为shot越多，效果越差。

Position Bias位置偏差

注意例子不要都是第一个更好，或者都是第二个更好

这样可能让模型有记忆以为都是第一个更好/第二个更好

所以输入要有随机性。

论文如何减少这个偏差的？

实验两次，取平均值。

• 正常顺序来一次，比如输入「摘要1-摘要2」
• 反方向顺序来一次，比如输入「摘要2-摘要1」

Chain-of-thought Reasoning思维链推理

思维链就是让模型模仿人类思考问题的方式。

回答问题的时候，不仅要有答案，更要有思考的过程。

比如摘要任务，选取第一个摘要更好，是因为第一个摘要的准确性，覆盖性更好。

Self-Consistency自洽性/前后一致性

采用多个推理路径，得到答案。

取平均值。

RLAIF步骤

LLM标记偏好后，训练奖励模型RM模型来预测偏好。

• 论文的方法产生的是软标签比如(preferencesi =[0.6, 0.4])，使用softmax交叉熵损失，而不是前面提到的RLHF中RM的损失函数。

蒸馏方法：用小模型去逼近大模型，让小模型的输出尽量和大模型保持一致。（模型轻量化的方法之一）

• 小模型：学生模型
• 大模型：教师模型

使用AI标注的数据进行训练RM模型，可以理解为模型蒸馏的一部分，因为AI打标签的大模型LLM通常比RM更大、更强。

RL训练不使用PPO算法。

RL训练采用 Advantage Actor Critic (A2C)方法，因为更简单，更有效，在摘要任务上。