在人工智能领域，知识问答系统的性能优化一直是研究者们关注的焦点。现有的系统通常面临知识更新频繁、检索成本高、以及用户提问多样性等挑战。尽管采用了如RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调等技术，但它们各有利弊，例如RAG在知识内容多的情况下检索成本高，而微调则面临算力成本高和训练效果不稳定的问题。
为了克服这些难题，研究者们开始探索使用强化学习与人类反馈（RLHF）的方法来进一步提升机器翻译和知识问答系统的质量。RLHF通过区分人类翻译和机器翻译的优劣，优化奖励模型，从而引导模型学习人类偏好的翻译质量。这种方法不仅能够有效提升翻译质量，而且改进可以惠及其他未经过RLHF训练的翻译方向。RLHF的优势在于其能够更好地利用人类反馈来调整和优化模型，使其更加符合人类的真实使用场景和偏好，这在传统的优化目标中往往难以实现。
为了构建一个符合人类翻译偏好的翻译模型，研究者首先使用一个通用的预训练语言模型πpre（例如LLaMA），然后遵循以下三个步骤的流程：1）在平行语料库上进行监督微调，得到具有基本翻译能力的模型πsft；2）在偏好数据集Drm上训练奖励模型r，该模型为符合人类偏好的翻译分配高奖励分数；3）使用r作为人类偏好的代理，通过强化学习提高模型的翻译质量。
使用强化学习与人类反馈（RLHF）来模拟翻译偏好的整个流程的概览
图1为使用强化学习与人类反馈（RLHF）建模翻译偏好的全面概览。在这个过程中，成本效益是一个关键考虑因素，尤其是在偏好学习阶段。为了实现这一点，研究者们在第二步中优化奖励模型，通过比较监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）模型生成的翻译与人类专家翻译之间的不足之处。
第一步，研究者们通过监督微调预训练语言模型来赋予其基本的翻译能力。这一步骤涉及到使用平行语料库，即包含源语言和对应目标语言翻译的句子对。通过最大化参考翻译的概率，模型学习将源语言文本映射到准确的目标语言翻译。这个过程通常涉及到固定提示模板的使用，以及对模型进行优化，使其能够生成与人类翻译高度相似的输出。
在模拟人类对翻译质量的偏好方面，研究者们面临着获取高质量偏好数据的挑战。为了解决这一问题，提出了一种成本效益高的偏好学习策略。该策略通过对比人类翻译和机器翻译的输出，训练一个奖励模型来识别和学习人类翻译的优势。这种方法避免了昂贵的偏好数据标注工作，同时使模型能够更好地捕捉到人类对翻译质量的细微差别。
在强化学习阶段，研究者们利用上一步骤中获得的奖励函数来为语言模型提供反馈。这一过程涉及到优化策略模型，使其在生成翻译时能够最大化奖励函数的输出。具体来说，模型在生成翻译的过程中，会考虑奖励模型提供的信号，从而生成更符合人类偏好的翻译。此外，为了保持生成多样性并避免模型输出过于单一，还会在优化过程中加入熵奖励等技术。
通过这三个步骤，RLHF方法能够有效地提升机器翻译的质量，使其更贴近人类翻译的自然流畅和准确性。这种方法不仅提高了翻译质量，还具有跨语言的迁移能力，为低资源语言的翻译质量提升提供了可能。
构建英汉对照书籍数据集的过程，包括书籍级别、章节级别和段落级别的对齐
研究者们从多种渠道收集翻译训练数据，包括英汉书籍平行语料库、Yiyan语料库以及联合国平行语料库。这些数据经过精心筛选，确保了源语言和目标语言的文本质量，同时覆盖了丰富的语言现象和多样的领域知识。通过这些数据，模型能够学习到不同语境下的翻译模式。
用于翻译训练的数据集的详细信息，包括数据集名称、翻译方向、粒度和训练样本数量
在实验中，研究者们采用了两种基础模型：Ultra-LLaMA2-7B和LLaMA2-7B。Ultra-LLaMA2-7B是在超过200亿中文token上进一步预训练的LLaMA2-7B变体，它为实验提供了强大的语言理解能力。而LLaMA2-7B则是主要在英文上训练的大型语言模型，用作对照模型，以评估RLHF方法的效果。研究者采用了以下三种评估方法：
- GPT-4比较评估：利用GPT-4模型的先进能力，通过比较给定句子的原始文本和两种模型（SFT和RLHF）的翻译结果，选择更优秀的翻译。
- COMET指标：COMET是一个神经网络框架，用于训练多语言机器翻译评估模型。它与人类评估具有高相关性，被广泛用于机器翻译评估。
- 人类评估：由熟练的双语母语者进行评估，比较翻译质量，确保翻译的自然性和准确性。
为了全面评估模型性能，研究者们使用了WMT23测试集和Flores-200 dev-test集。WMT23测试集是机器翻译领域的标准测试集，而Flores-200 dev-test集则提供了额外的评估角度。这些测试集覆盖了多种语言对，允许研究者们评估模型在不同语言环境下的表现。
实验的主要结果显示，在没有明确偏好注释的情况下，通过对比机器翻译和人类翻译的不足，RLHF方法能够有效地模拟翻译偏好。在WMT23和FLORES数据集上，偏好优化模型相较于SFT模型展现出显著的改进。
通过三个案例研究展示了通过RLHF模拟人类翻译偏好的效果，并列出了RLHF模型相比SFT模型在翻译质量上的改进点
特定领域的数据集，如联合国语料库，可能在语言结构上不如书籍语料库复杂，这可能会降低偏好学习的效果。
比较了经过偏好优化的模型与监督式微调（SFT）模型在英语到汉语（En→Zh）和汉语到英语（Zh→En）翻译任务上的表现。图表显示了不同评估者（GPT-4和人类）对偏好优化模型和SFT模型翻译质量的偏好 
表格展示了在联合国数据集上五个翻译方向的偏好建模结果，包括不同评估者对SFT模型和RLHF模型的偏好
实验还考察了学习到的翻译偏好是否能够跨语言转移。结果表明，RLHF方法学习到的偏好在一定程度上可以转移到其他语言对中，这为低资源语言的翻译质量提升提供了新的可能性。
表格展示了翻译偏好跨语言转移的结果，说明了RLHF训练在一种翻译任务上学到的偏好如何转移到其他语言的翻译任务中
实验结果表明，RLHF不仅能够有效地优化翻译模型，使其更贴近人类翻译的质量和风格，而且还能够实现跨语言的偏好迁移，为低资源语言的翻译质量提升开辟了新途径。本文的研究成果不仅对学术界具有重要意义，也为工业界提供了实用的技术参考。随着RLHF技术的不断成熟和应用，我们期待看到更多高质量的机器翻译产品问世，进一步促进全球化交流和合作。