从原理到实战:RLHF(人类反馈强化学习)完整流程

一、什么是 RLHF?

RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)是近年来推动大语言模型(LLM)快速发展的关键技术之一。

它的核心思想是:利用人类反馈来指导强化学习,从而让模型生成更符合人类偏好的内容

通常 RLHF 包含三个阶段:

  1. 监督微调(SFT):基于已有数据对预训练模型进行有监督学习。
  2. 奖励模型(Reward Model)训练:利用人类偏好数据训练一个奖励模型,用于衡量模型输出的优劣。
  3. 强化学习(RL)优化:通过 PPO 等算法,让模型根据奖励信号不断优化。

这种方法已经被广泛应用在 ChatGPT、Claude 等模型的训练中,能够显著提升模型的安全性、对齐性和实用性。


二、实战准备

本文将基于 trl 库实现 RLHF,示例流程包括环境配置、数据准备、奖励模型、PPO 训练和推理测试。

首先安装依赖:

bash 复制代码
!pip install datasets trl peft accelerate bitsandbytes
!pip install huggingface_hub

然后导入必要的库:

python 复制代码
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead

三、数据准备

我们使用自定义数据集,格式类似以下结构:

python 复制代码
dataset = load_dataset("csv", data_files="data/custom_train.csv")
print(dataset["train"][0])

示例样本:

json 复制代码
{
  "prompt": "写一首关于春天的诗",
  "response": "春风拂面,百花齐放,燕子呢喃,绿意盎然。"
}

这样,每条数据包含 promptresponse 字段。


四、模型初始化

这里选择一个基础的语言模型,并加上 Value Head,用于 PPO 训练。

python 复制代码
model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(model_name)

设置训练参数:

python 复制代码
config = PPOConfig(
    batch_size=16,
    learning_rate=1.41e-5,
    log_with="tensorboard",
    project_kwargs={"logging_dir": "./logs"},
)

五、奖励模型(Reward Model)

奖励模型用于对模型输出打分。在 Notebook 中,奖励函数采用了一个简单的打分逻辑(例如基于长度、关键字等规则),你也可以换成训练好的 Reward Model。

示例自定义奖励函数:

python 复制代码
def compute_reward(text):
    # 简单示例:鼓励长文本
    return len(text.split()) / 50.0

在实际应用中,可以加载预训练的 Reward Model,例如基于 BERTRoBERTa,对输出进行更细致的质量判断。


六、PPO 训练

训练流程如下:

python 复制代码
ppo_trainer = PPOTrainer(
    config=config,
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    dataset=dataset["train"]
)

for batch in dataset["train"]:
    query = batch["prompt"]
    response = model.generate(**tokenizer(query, return_tensors="pt"))
    response_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)

    reward = compute_reward(response_text)

    ppo_trainer.step([query], [response_text], [reward])

训练过程中,模型会不断优化,使得生成结果更符合奖励模型的偏好。


七、推理测试

训练完成后,可以直接使用模型进行推理:

python 复制代码
prompt = "请写一段关于人工智能的励志短文"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

生成效果会比原始模型更贴近我们设定的目标。


八、总结

通过本文,我们完成了 RLHF 的一个最小可复现流程:

  1. 准备数据集(Prompt + Response)
  2. 加载基础模型 + PPO Value Head
  3. 设计奖励函数(或使用 Reward Model)
  4. 用 PPO 算法优化模型
  5. 测试优化后的生成效果
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