克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈

克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈

在人工智能领域,奖励欺骗 成为了多任务学习 中的一大难题,严重影响了大型语言模型(LLMs)的表现。为了有效应对这一挑战,Meta近期推出了全新的后训练方法------Constrained Generative Policy Optimization(CGPO) ,该方法通过创新的混合评审机制和约束优化器,成功提升了模型的编程水平达5%。这一进展不仅突破了传统强化学习与人类反馈(RLHF)的瓶颈,还为未来的多任务学习提供了全新的优化路径。CGPO的推出意味着我们在提升AI模型效能、实现更高效的多目标优化 方面迈出了重要一步,预示着AI技术 的又一次革命。

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  • [克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈](#文章目录 克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈 @[toc] 作者简介 猫头虎是谁? 作者名片 ✍️ 加入我们AI共创团队 🌐 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀 正文 一、CGPO的背景与必要性 二、CGPO的核心设计 三、CGPO在多任务学习中的应用 四、实验结果与性能提升 五、未来展望 结语 粉丝福利 联系我与版权声明 📩)
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  • [一、CGPO的背景与必要性](#文章目录 克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈 @[toc] 作者简介 猫头虎是谁? 作者名片 ✍️ 加入我们AI共创团队 🌐 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀 正文 一、CGPO的背景与必要性 二、CGPO的核心设计 三、CGPO在多任务学习中的应用 四、实验结果与性能提升 五、未来展望 结语 粉丝福利 联系我与版权声明 📩)
  • [二、CGPO的核心设计](#文章目录 克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈 @[toc] 作者简介 猫头虎是谁? 作者名片 ✍️ 加入我们AI共创团队 🌐 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀 正文 一、CGPO的背景与必要性 二、CGPO的核心设计 三、CGPO在多任务学习中的应用 四、实验结果与性能提升 五、未来展望 结语 粉丝福利 联系我与版权声明 📩)
  • [三、CGPO在多任务学习中的应用](#文章目录 克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈 @[toc] 作者简介 猫头虎是谁? 作者名片 ✍️ 加入我们AI共创团队 🌐 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀 正文 一、CGPO的背景与必要性 二、CGPO的核心设计 三、CGPO在多任务学习中的应用 四、实验结果与性能提升 五、未来展望 结语 粉丝福利 联系我与版权声明 📩)
  • [四、实验结果与性能提升](#文章目录 克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈 @[toc] 作者简介 猫头虎是谁? 作者名片 ✍️ 加入我们AI共创团队 🌐 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀 正文 一、CGPO的背景与必要性 二、CGPO的核心设计 三、CGPO在多任务学习中的应用 四、实验结果与性能提升 五、未来展望 结语 粉丝福利 联系我与版权声明 📩)
  • [五、未来展望](#文章目录 克服奖励欺骗:Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%,打破RLHF瓶颈 @[toc] 作者简介 猫头虎是谁? 作者名片 ✍️ 加入我们AI共创团队 🌐 加入猫头虎的共创圈,一起探索编程世界的无限可能! 🚀 正文 一、CGPO的背景与必要性 二、CGPO的核心设计 三、CGPO在多任务学习中的应用 四、实验结果与性能提升 五、未来展望 结语 粉丝福利 联系我与版权声明 📩)
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猫头虎是谁?

大家好,我是 猫头虎,猫头虎技术团队创始人,也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人,以及云原生开发者社区主理人,在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛,主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验,以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前,我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台,全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享,帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品,提升开发效率与体验。


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正文

随着人工智能技术的飞速发展,大规模语言模型(LLMs)的应用场景不断拓展,Meta的研究团队在此背景下推出了全新的后训练框架------Constrained Generative Policy Optimization(CGPO) 。这一革命性的训练方法不仅为解决传统强化学习中的"奖励欺骗"问题提供了全新思路,还在多任务学习(MTL)中显著提升了语言模型的表现,编程水平提高了5%。本文将详细探讨CGPO的核心设计、技术亮点以及未来的应用潜力。

一、CGPO的背景与必要性

近年来,强化学习与人类反馈(RLHF) 方法已成为优化和调整语言模型输出的主流技术。然而,尽管RLHF在处理复杂任务时表现优秀,其在多任务学习中却受到"奖励欺骗"和多目标优化的挑战。

  • 奖励欺骗:在多任务学习中,传统RLHF方法依赖线性组合的奖励模型。这种方法往往需要大量人工调参,并可能导致模型被特定任务的奖励优化"误导",从而影响其他任务的表现。

  • 多目标优化的困境:多任务学习涉及多个目标,任务之间常常存在冲突,传统RLHF框架难以处理这些矛盾。

为了解决这些问题,Meta团队提出了CGPO框架,通过引入混合评审机制约束优化器,提升了RLHF在多任务环境中的表现。

二、CGPO的核心设计

CGPO的设计突破了传统RLHF对多任务学习的局限,尤其在奖励优化与任务目标之间找到了新的平衡。其主要特点包括:

  1. 混合评审机制(MoJ)

    • CGPO采用了基于规则和语言模型的双重评审机制,能有效检测模型生成结果的准确性和合规性。例如,在处理数学问题时,规则评审确保生成的结果符合数学逻辑;而在开放性问题中,语言模型评审则检测生成内容的安全性和事实性。
    • 这种机制不仅能识别奖励欺骗行为,还能确保每个任务的特定目标得到有效优化。
  2. 约束优化器

    • CGPO引入了三种主要的RLHF约束优化器:Calibrated Regularized Policy Gradient(CRPG)Constrained Regularized Reward Ranking Finetuning(CRRAFT)Constrained Online DPO(CODPO)。这些优化器能够有效处理多任务优化中的难题,并具备强大的扩展性,适用于各种规模的LLM训练场景。
    • CRPG优化器确保模型生成高质量响应,尤其在数学和编程等需要精确计算的任务中表现突出。
    • CRRAFT优化器则通过奖励排名策略,仅保留满足所有约束条件的生成结果,从而提升奖励值。
    • CODPO优化器则通过直接偏好优化,确保高奖励值且符合约束的生成结果得到保留。
三、CGPO在多任务学习中的应用

在多任务环境中,CGPO通过"奖励模型 + 多任务判定器(MoJs) + 优化器"的组合,为每个任务提供量身定制的对齐指导。这种方法使得每个任务的独特需求都能得到充分考虑,从而实现更高效的优化效果。

  1. 多目标奖励建模

    • CGPO不同于传统RLHF方法,采用针对每个任务的奖励模型进行训练,以确保每个任务在优化过程中只关注自身目标,避免其他任务目标的干扰。
  2. 多专家对齐

    • CGPO为每个任务应用定制化的多任务判定器(MoJs),确保生成样本符合特定标准。在每个任务生成样本后,使用专门为该任务定制的判定器筛选不符合标准的结果,提高模型的响应性和可靠性。
四、实验结果与性能提升

在多项任务的测试中,CGPO展现了显著的性能优势。具体来说:

  • AlpacaEval-2任务中,CGPO相较于PPO提升了7.4%;
  • Arena-Hard任务中,提升了12.5%;
  • 在数学推理任务(MATH和GSM8K)中,CGPO表现稳定,分别提升了2%;
  • 在人类评估(HumanEval)中的编程测试上,CGPO实现了5%的提升。

这些结果不仅展示了CGPO在各类任务中的优越性,还表明它成功避免了奖励欺骗的问题,确保模型在训练后的表现稳定。

五、未来展望

CGPO的提出,为强化学习与人类反馈在多任务学习中的应用开辟了新的道路。通过创新的混合评审机制与约束优化器,CGPO不仅有效解决了奖励欺骗和极端多目标优化的难题,还为大型语言模型的后训练提供了更稳定和高效的优化路径。

随着研究的深入,未来我们有望看到更多基于CGPO的自动化优化方法,进一步提升多任务学习的表现。

结语

CGPO的推出不仅代表了Meta在人工智能领域的又一重大进展,也为各大AI研究团队提供了新的研究方向。如果你对CGPO感兴趣,或者有更多相关问题,欢迎在评论区与我互动讨论!💬

如需深入了解CGPO的技术细节与应用场景,别忘了阅读原论文:[CGPO论文链接]https://arxiv.org/pdf/2409.20370。让我们一起期待这一创新技术在多任务学习领域带来的新变化吧!🚀

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