Instruction Tuning & RLHF:大侠成长之路的“武功秘籍”

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上回说到,Transformer 横空出世,进化成了 LLM,一路披荆斩棘,成了江湖新霸主。然而,再强的大侠也要修炼内功心法,否则空有招式,难免走火入魔。今天,我们就来聊聊------Instruction Tuning 和 RLHF,这两本决定大侠品行与战力的"武功秘籍"。

第一章:江湖规矩,须听号令 ------ Instruction Tuning 的来历

在 LLM 还年幼时,它虽然博览群书(预训练了海量数据),却像个"野孩子":

  • 你问它"今天几号",它可能给你讲三千字的日历发展史;
  • 你让它写诗,它却开始写论文。

这就像是你去请教少林大师"如何泡茶",结果他给你表演了一套"金刚伏魔拳"。

👉 它知道很多,但完全不懂"人话"。

于是,江湖前辈们发明了"Instruction Tuning(指令微调) ",目的就是:

教模型听懂人类的命令,按照人话执行任务。

🔧 怎么做的?

  1. 收集大量指令-回应数据 (Instruction--Response Pairs):
    • 比如:
      • Q:请翻译这句话:Hello, world!
      • A:你好,世界!
  2. 在已有的预训练模型基础上进行微调
    • 就像在内功基础上练招式,模型开始"习武问道"。
  3. 训练目标:
    • 让模型学会"听命行事",少废话、不跑题、回答精准。

第二章:师父不够,得靠群众 ------ RLHF 的江湖奇遇

虽然微调后模型懂事多了,但总还是有些:

  • 牛头不对马嘴、
  • 回答不合常理、
  • 偶尔还语出惊人,把自己都吓一跳。

这时,江湖中兴起一种"民间传功法",叫做------RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)

🧠 这又是什么绝技?

一句话解释:用人类反馈"调教"模型,奖励好回答,惩罚胡说八道。

RLHF 本质是强化学习的应用,只不过不是用"打怪得分",而是用"人类偏好"来奖励。

🥷 流程详解如下:

1. 蒙眼小弟(预训练模型)生成多个回答

比如你问它: "介绍一下中国古代四大发明。"

模型可能生成三个版本:

  • 回答 A:准确简洁。
  • 回答 B:啰嗦拖沓。
  • 回答 C:居然说是"麻将、麻将机、微信、外卖"。

2. 人类老师打分 👨‍🏫

人类会对这些回答进行排序:

  • A > B > C

3. 奖励模型好表现(Reward Model) 🏆

构建一个"奖励模型",学习人类偏好,告诉原始模型什么回答是"好"的。

4. 用强化学习算法优化原始模型 🧘‍♂️

常用的算法叫 PPO(Proximal Policy Optimization) ,让模型不断尝试调整,直到更像人话、更让人满意为止。

💡 举个比喻:

Instruction Tuning 就像让大侠学会"听命令";

RLHF 则是"江湖群众评分机制"------谁讲得好,谁就能学得更快、武功更强。

第三章:从"书呆子"到"社交高手"

有了这两部秘籍,模型终于不再是那个古板的百科辞典,而是真正成了一个:

  • 会听话(Instruction Tuning)、
  • 会讨喜(RLHF)、
  • 能聊天、能写诗、还能画饼充饥的江湖"全能 AI"。

江湖轶事:ChatGPT 的成名路

ChatGPT 正是靠这两本秘籍大红大紫:

  • 它用 GPT-3.5 或 GPT-4 作为底层模型,
  • 再通过 Instruction Tuning + RLHF 加以雕琢,
  • 成为你现在看到的"ChatGPT"。

可以说,没有这两步,它还是那个"读万卷书不识人情味"的老学究。

🥁 下期预告:Chain-of-Thought & ChatGPT 的心法修炼

你以为模型只是硬背答案?其实它们也可以"思考"!

下一篇,我们将揭秘:

  • 模型是怎么一步步"推理"出来的?
  • ChatGPT 背后隐藏的"Chain-of-Thought(思维链)"武学秘籍!
  • 还有隐藏彩蛋:"角色扮演心法"到底是谁教的?

点个赞,留言"上课"📚,我们江湖再会!

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