AI学习笔记整理（64）——大模型对齐方法

丝斯20112026-01-30 19:06

大模型对齐（Alignment）是使模型的输出更符合人类意图、偏好和价值观的关键步骤。当前主流的对齐方法主要包括以下几种，它们在复杂度、资源需求和效果上各有特点。

‌1.RLHF（基于人类反馈的强化学习）‌

人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF），这是早期且效果显著的方法，被用于训练 InstructGPT 和 ChatGPT。它包含三个阶段：

  • 监督微调（SFT）‌：首先，使用一个包含大量"指令-期望输出"对的高质量数据集，对预训练好的基础语言模型进行微调。这一步使模型学会理解并执行人类的指令，为其后续的对齐打下基础。‌
  • 奖励模型（RM）训练‌：这是RLHF的核心环节。收集大量人类对模型生成的多个回复进行偏好排序的数据（例如，人类判断哪个回复更好、更安全、更有帮助）。利用这些偏好数据，训练一个独立的‌奖励模型‌（Reward Model）。这个模型的任务是学习预测人类对任何给定回复的偏好程度，并为其打一个分数。‌
  • 强化学习优化（PPO）‌：将经过监督微调的模型视为一个"策略"（Policy）。使用强化学习算法（最常用的是‌近端策略优化‌，PPO）来优化这个策略。在训练过程中，模型生成回复，奖励模型会为这些回复打分。强化学习算法的目标是最大化模型生成回复的预期奖励（即让奖励模型打高分），同时通过一个KL惩罚项来防止模型的策略与原始的监督微调模型偏离太远，从而保持模型的稳定性和泛化能力。‌

简而言之，RLHF通过"人类评估 -> 训练奖励模型 -> 用奖励模型指导模型优化"的闭环，让模型学会"讨好"人类的偏好。‌

RLHF 的痛点

RLHF 能达到较高的对齐质量，但训练过程复杂，需要同时维护多个模型副本，显存开销大，对算力要求极高。‌

RLHF 效果强，但也很"重"：

  • 流程复杂：要三步训练，特别是强化学习（PPO）部分非常难调；
  • 不稳定：奖励模型噪声会导致训练不收敛；
  • 成本高：每次都要采样、评估、梯度更新，计算量巨大；
  • 不可控性：有时候模型会学会"讨好"奖励模型，而非真正遵循人类偏好（Reward Hacking）。

    强化学习的基本概念
    要理解RLHF，首先需要了解强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基本概念。强化学习是一种通过与环境互动来学习最优行为的机器学习范式。
    强化学习系统通常包含以下核心组件：
  • 智能体（Agent）：执行动作并从环境中学习的实体
  • 环境（Environment）：智能体所处的外部环境，能够接收智能体的动作并返回状态和奖励
  • 状态（State）：环境在某一时刻的表示
  • 动作（Action）：智能体可以执行的行为
  • 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈信号
  • 策略（Policy）：智能体从状态到动作的映射函数

强化学习的目标 是学习一个最优策略π*，使得智能体在与环境交互过程中获得的累积奖励最大化：

价值函数与策略梯度

在强化学习中，常用的优化方法包括基于价值函数的方法（如Q-learning）和基于策略梯度的方法。对于大语言模型的RLHF，策略梯度方法更为常用，因为它能够直接优化策略，而不需要显式地学习价值函数。

策略梯度方法的核心思想是通过调整策略参数，使得累积奖励的期望增加。

人类反馈的类型

在RLHF中，常见的人类反馈类型包括：

  1. 比较反馈（Comparative Feedback）：人类评估者对多个模型输出进行比较，指出哪个更好
  2. 评分反馈（Rating Feedback）：人类评估者为模型输出分配一个数值评分
  3. 纠正反馈（Corrective Feedback）：人类评估者直接修改或提供更好的输出
  4. 偏好排序（Preference Ranking）：人类评估者对多个输出进行排序

RLHF的数学模型

RLHF可以看作是传统强化学习的一个扩展，其核心区别在于奖励信号的来源。在RLHF中，我们首先训练一个奖励模型（Reward Model, RM）来预测人类的偏好，然后使用这个奖励模型来指导策略的优化。

RLHF的实现流程

参考链接：https://developer.aliyun.com/article/1684041

RLHF是一个多阶段的复杂过程，通常包括以下四个主要步骤：

  1. 预训练模型选择与准备
    • 模型架构与规模：不同的模型架构（如Transformer、GPT、LLaMA等）在RLHF中的表现可能有所不同。模型规模（参数量）也是一个重要考量因素，更大的模型通常具有更强的学习能力，但也需要更多的计算资源。
    • 预训练数据质量：预训练数据的质量对最终模型性能有重要影响。优质的预训练数据应具有多样性、准确性和代表性。
    • 模型准备步骤：
      • 模型加载与配置：加载预训练权重并配置模型参数
      • 分词器设置：确保分词器与模型兼容，并设置适当的特殊标记
      • 设备分配：根据可用硬件资源，将模型分配到合适的计算设备上
  2. 监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）
    监督微调是RLHF流程的第一步，其目标是让模型学习基本的任务格式和指令遵循能力。
    • SFT数据集构建：SFT数据集通常包含高质量的指令-响应对，这些数据可以来自：人工编写的高质量示例；公开的指令微调数据集（如Alpaca、ShareGPT等）；从人类评估者那里收集的示范；通过自指导（Self-Instruct）方法生成的数据
    • SFT实现方法：
      • 数据预处理：格式化数据以适应模型输入要求
      • 模型训练：使用监督学习方法训练模型
      • 模型评估：评估模型在验证集上的性能
      • 模型保存：保存微调后的模型权重
      • 以下是使用HuggingFace Transformers库实现SFT的示例代码：
python 复制代码 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset

def sft_training(model_name, dataset_path, output_dir):
    # 加载模型和分词器
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

    # 加载数据集
    dataset = load_dataset("json", data_files=dataset_path)

    # 数据预处理函数
    def preprocess_function(examples):
        texts = [f"### 指令:\n{instruction}\n### 回答:\n{output}" 
                for instruction, output in zip(examples["instruction"], examples["output"])]
        return tokenizer(texts, truncation=True, max_length=1024)

    # 预处理数据集
    tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

    # 设置训练参数
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir=output_dir,
        learning_rate=2e-5,
        per_device_train_batch_size=4,
        per_device_eval_batch_size=4,
        num_train_epochs=3,
        weight_decay=0.01,
        evaluation_strategy="steps",
        save_steps=500,
        eval_steps=500,
    )

    # 创建训练器
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_dataset["train"],
        eval_dataset=tokenized_dataset["test"] if "test" in tokenized_dataset else None,
        tokenizer=tokenizer,
    )

    # 开始训练
    trainer.train()

    # 保存模型
    trainer.save_model(output_dir)

    return model
  1. 奖励模型（Reward Model, RM）训练
    奖励模型是RLHF的核心组件，它负责将人类偏好转换为可用于强化学习的数值奖励信号。
    • 人类偏好数据收集：收集人类偏好数据是训练奖励模型的关键步骤。常见的数据收集方法包括：
      • 比较排序：让人类评估者对多个模型输出进行排序
      • 两两比较：让人类评估者比较两个模型输出，选择更好的一个
      • 评分系统：让人类评估者为模型输出打分（如1-10分）
    • 奖励模型架构设计：奖励模型通常采用与基础语言模型相似的架构，但最后一层被替换为输出标量奖励的层。常见的奖励模型架构包括：
      • 基于分类头的架构：在语言模型顶部添加一个线性层，输出单个标量值
      • 基于对比学习的架构：学习区分好/坏输出的嵌入空间
      • 多任务奖励模型：同时预测多个维度的奖励（如有用性、安全性等）
    • 奖励模型训练方法：训练奖励模型的常用方法是基于比较学习的方法。给定一个输入x和两个输出y1、y2，如果人类评估者认为y1比y2好，我们希望奖励模型满足f(x,y1) > f(x,y2)。
    • 以下是训练奖励模型的示例代码：
python 复制代码 
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset
import torch

def train_reward_model(base_model_name, preference_data_path, output_dir):
    # 加载模型和分词器
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
        base_model_name,
        num_labels=1,  # 输出单个标量奖励
        problem_type="regression"
    )
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name)

    # 加载偏好数据集
    dataset = load_dataset("json", data_files=preference_data_path)

    # 数据预处理函数
    def preprocess_function(examples):
        # 假设数据格式为{"prompt": "...", "chosen": "...", "rejected": "..."}
        chosen_inputs = tokenizer(
            [f"{prompt}{chosen}" for prompt, chosen in zip(examples["prompt"], examples["chosen"])],
            truncation=True,
            max_length=1024
        )
        rejected_inputs = tokenizer(
            [f"{prompt}{rejected}" for prompt, rejected in zip(examples["prompt"], examples["rejected"])],
            truncation=True,
            max_length=1024
        )

        # 合并数据
        inputs = {
   }
        for key in chosen_inputs:
            inputs[f"{key}_chosen"] = chosen_inputs[key]
            inputs[f"{key}_rejected"] = rejected_inputs[key]

        return inputs

    # 预处理数据集
    tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

    # 定义对比损失函数
    class RewardModelTrainer(Trainer):
        def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):
            # 提取chosen和rejected数据
            chosen_input_ids = inputs.pop("input_ids_chosen")
            chosen_attention_mask = inputs.pop("attention_mask_chosen")
            rejected_input_ids = inputs.pop("input_ids_rejected")
            rejected_attention_mask = inputs.pop("attention_mask_rejected")

            # 获取chosen和rejected的奖励
            chosen_outputs = model(
                input_ids=chosen_input_ids,
                attention_mask=chosen_attention_mask
            )
            chosen_rewards = chosen_outputs.logits.squeeze(-1)

            rejected_outputs = model(
                input_ids=rejected_input_ids,
                attention_mask=rejected_attention_mask
            )
            rejected_rewards = rejected_outputs.logits.squeeze(-1)

            # 计算对比损失
            # 我们希望chosen_rewards > rejected_rewards
            loss = -torch.nn.functional.logsigmoid(chosen_rewards - rejected_rewards).mean()

            return (loss, chosen_outputs) if return_outputs else loss

    # 设置训练参数
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir=output_dir,
        learning_rate=1e-5,
        per_device_train_batch_size=4,
        per_device_eval_batch_size=4,
        num_train_epochs=3,
        weight_decay=0.01,
        evaluation_strategy="steps",
        save_steps=500,
        eval_steps=500,
    )

    # 创建自定义训练器
    trainer = RewardModelTrainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_dataset["train"],
        eval_dataset=tokenized_dataset["test"] if "test" in tokenized_dataset else None,
        tokenizer=tokenizer,
    )

    # 开始训练
    trainer.train()

    # 保存模型
    trainer.save_model(output_dir)

    return model
  1. 强化学习优化（通常使用PPO算法）
    在获得奖励模型后，我们使用强化学习算法（通常是PPO）对SFT模型进行进一步优化，使其输出更符合人类偏好。
    • PPO算法原理:近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是一种流行的策略梯度算法，它通过限制策略更新的幅度，确保训练的稳定性。
    • RLHF中的PPO实现：在RLHF中应用PPO时，需要考虑以下特殊因素：
      • 参考模型：通常使用SFT模型作为参考模型，以限制策略偏离
      • KL散度惩罚：为了防止模型输出过于偏离原始分布，通常会添加KL散度惩罚
      • 值函数估计：使用值函数或广义优势估计（GAE）来估计优势函数
      • 混合奖励：可以结合奖励模型的奖励和其他辅助奖励（如长度惩罚）
      • 以下是在RLHF中应用PPO的示例代码：
python 复制代码 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from trl import PPOTrainer, PPOConfig
from peft import LoraConfig, get_peft_model
import torch

def rlhf_ppo_training(sft_model_path, reward_model_path, dataset_path, output_dir):
    # 加载SFT模型和分词器
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(sft_model_path)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(sft_model_path)

    # 加载奖励模型
    reward_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(reward_model_path, num_labels=1)

    # 可选：使用LoRA进行参数高效微调
    lora_config = LoraConfig(
        r=16,
        lora_alpha=32,
        target_modules=["q_proj", "v_proj"],
        lora_dropout=0.05,
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM"
    )
    model = get_peft_model(model, lora_config)

    # 加载数据集
    dataset = load_dataset("json", data_files=dataset_path)

    # 设置PPO配置
    ppo_config = PPOConfig(
        model_name=sft_model_path,
        learning_rate=1e-5,
        batch_size=4,
        mini_batch_size=2,
        gradient_accumulation_steps=4,
        optimize_cuda_cache=True,
        early_stopping=False,
        target_kl=0.1,
        kl_penalty="kl",
        seed=42,
    )

    # 定义奖励函数
    def reward_fn(samples, outputs):
        # 将样本和输出格式化为奖励模型的输入
        texts = [f"{sample['prompt']}{output['response']}" for sample, output in zip(samples, outputs)]
        inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, max_length=1024, return_tensors="pt")

        # 移动到正确的设备
        inputs = {
   k: v.to(reward_model.device) for k, v in inputs.items()}

        # 获取奖励
        with torch.no_grad():
            rewards = reward_model(**inputs).logits.squeeze(-1)

        return rewards

    # 创建PPO训练器
    ppo_trainer = PPOTrainer(
        model=model,
        ref_model=None,  # 使用当前模型作为参考
        tokenizer=tokenizer,
        args=ppo_config,
        dataset=dataset["train"],
        data_collator=lambda x: x,
        tokenizer_kwargs={
   "truncation": True, "max_length": 1024},
    )

    # 开始PPO训练
    for epoch in range(3):
        for batch in ppo_trainer.dataloader:
            # 生成响应
            response_tensors = []
            for prompt in batch:
                input_ids = tokenizer(prompt["prompt"], return_tensors="pt").input_ids.to(model.device)
                response = model.generate(
                    input_ids=input_ids,
                    max_new_tokens=128,
                    temperature=0.7,
                    do_sample=True,
                )
                response_tensors.append(response.squeeze())

            # 计算奖励
            texts = [tokenizer.decode(response) for response in response_tensors]
            rewards = reward_fn(batch, [{
   "response": text} for text in texts])

            # 执行PPO步骤
            stats = ppo_trainer.step(batch, response_tensors, rewards)
            ppo_trainer.log_stats(stats, batch, rewards)

    # 保存模型
    ppo_trainer.save_pretrained(output_dir)

    return model

RLHF的完整工作流

将以上四个步骤整合起来，RLHF的完整工作流如下：

预训练模型 → 监督微调(SFT) → 生成候选输出 → 人类偏好标注 → 奖励模型训练 → PPO优化 → 对齐模型

在实际应用中，这一流程可能需要多次迭代，以不断改进模型性能。此外，还需要监控训练过程中的各种指标，如奖励值、KL散度、模型输出质量等，以确保训练的稳定性和有效性。

2.DPO（直接偏好优化）‌

DPO 是一种更简洁高效的替代方案，它‌跳过了显式训练奖励模型的步骤‌。DPO 不用训练奖励模型，也不用强化学习，而是直接在原始语言模型上优化人类偏好。2023 年，Anthropic 提出了 DPO（Direct Preference Optimization），它一出现就成了替代 RLHF 的轻量方案。

  • 其核心思想是：DPO通过数学变换将传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）中的奖励建模和策略优化合并为一个单阶段的分类问题，直接使用标注的偏好数据（如"好答案"和"坏答案"）来训练模型。‌‌
  • 相比 RLHF，DPO 只需训练一个模型，训练过程更稳定，显存需求更低，且避免了奖励模型可能存在的偏差或"奖励黑客"问题（如模型为获取高分而生成冗长无用的回答）。
  • 对于中小团队或资源有限的场景，DPO 被认为是当前性价比最高的对齐方法。‌

主要特点

  • 端到端可训练：不需要单独的奖励模型，也不需要强化学习框架，直接基于语言建模损失优化即可，简化了流程。‌‌
  • 计算成本低‌：由于是单阶段训练且无需复杂强化学习迭代，DPO的计算开销较小。‌‌
  • 训练稳定性高‌：避免了策略梯度方差问题，训练过程更稳定。‌‌
    正因如此，现在大多数开源模型都采用 SFT + DPO 流程，既能获得接近 RLHF 的效果，又节省了大部分训练成本。

与RLHF对比

  • 训练流程‌：DPO是单阶段优化，而RLHF需要两阶段（奖励模型训练+强化学习）。‌‌
  • 数据依赖‌：DPO直接依赖标注偏好数据的质量，而RLHF的奖励模型可以部分泛化噪声。‌‌
  • 灵活性‌：DPO的偏好建模相对静态，RLHF支持动态调整奖励函数。‌‌

其核心原理可概括为以下几点：

  • 直接优化目标模型‌：DPO跳过了传统RLHF（基于人类反馈的强化学习）中训练奖励模型和使用PPO（近端策略优化）强化学习的复杂步骤。它直接利用人类标注的偏好数据（即对于同一提示，哪个回答更受青睐）来优化目标模型的参数。 ‌
  • 基于偏好数据的损失函数‌：DPO的数学原理源于对原始偏好对齐优化目标的推导。它将模型参数更新的目标转化为一个可以直接通过监督式微调（SFT）方式实现的损失函数。该损失函数的核心是比较模型对偏好回答（chosen response）和拒绝回答（rejected response）的对数概率差异，并引入一个温度参数β来控制对齐的强度。 ‌
  • 引入参考模型以稳定训练‌：DPO在优化过程中会使用一个参考模型（通常是监督微调SFT后的模型），其作用类似于RLHF中的KL散度惩罚项。这有助于防止训练后的模型参数与参考模型偏离过大，从而避免模型性能退化或输出变得不稳定。 ‌

总而言之，DPO通过一个精巧的数学转换，将复杂的偏好对齐问题简化为一个直接优化问题，显著提高了训练的稳定性和效率。

‌3.KTO（基于心理学的对齐方法）‌

KTO 是一种较新的方法，其设计灵感来源于心理学中的"损失厌恶"理论（即人们对损失的敏感度高于对等量收益的敏感度）。

  • 它使用单条标注数据（{问题, 回答, 标签(+1/-1)}），其中 +1 表示"偏好"，-1 表示"不偏好"。
  • KTO 在优化时对"不偏好"样本施加更强的惩罚，从而更有效地抑制有害或不相关的行为，同时对"偏好"样本的奖励相对温和。
  • 这种"重罚轻赏"的机制使其在低数据量下也能表现良好，训练门槛更低，适合对安全性要求高但标注数据有限的场景。‌

4.RRHF（基于排序的奖励人类反馈）‌

RRHF 是一种介于监督微调和强化学习之间的方法。

它通过收集来自不同来源（如模型自身、其他大模型、人类专家）的响应，并对这些响应进行排序，然后使用排序损失函数直接优化模型。

与 RLHF 相比，RRHF 不需要复杂的 PPO 算法，通常只需 1-2 个模型，训练更稳定，且在部分基准测试上能与 PPO 性能持平。‌

综上，‌DPO‌ 因其高效与易用性，已成为当前最热门的对齐方案；而 ‌RLHF‌ 仍是性能上限的标杆；‌KTO‌ 和 ‌RRHF‌ 则为不同资源约束下的场景提供了有价值的替代路径。‌

DeepSeek中的强化学习训练

传统大模型的训练依赖海量文本的统计规律学习，本质是模式匹配的"记忆式学习"。例如，GPT系列通过预测下一个单词完成训练，但在需要多步逻辑推导的场景（如数学证明、因果分析）中表现乏力。DeepSeek的核心突破在于将强化学习（Reinforcement Learning, RL）引入模型训练，通过构建"环境-动作-奖励"的闭环，让模型在试错中主动构建推理路径。

DeepSeek的推理训练框架可抽象为马尔可夫决策过程（MDP）模型：

  • 状态（State）：当前输入的文本上下文（如待解答的数学题）
  • 动作（Action）：模型生成的下一个token或推理步骤
  • 奖励函数（Reward）：基于逻辑正确性、连贯性等指标的反馈信号

奖励函数的创新设计：多维度反馈机制

DeepSeek的奖励函数突破了传统"正确/错误"的二元评价，引入分层奖励：

  • 基础奖励：答案的最终正确性（如数学题结果是否匹配）
  • 过程奖励：中间步骤的逻辑合理性（如是否引用已知条件）
  • 效率奖励：推理路径的简洁性（如避免冗余计算）

DeepSeek的强化学习训练框架：三阶段迭代优化
阶段一 ：监督微调（SFT）构建基础能力

在强化学习前，DeepSeek首先通过监督微调让模型具备基础的语言理解和生成能力。此阶段使用高质量的推理数据集（如数学证明、逻辑谜题），通过交叉熵损失优化模型参数。

关键技术点：

  • 数据增强：对同一问题生成多种解题路径，增加模型对不同推理方式的适应性
  • 长文本建模：采用Transformer-XL架构处理超长上下文，避免中间步骤丢失

阶段二 ：近端策略优化（PPO）实现策略迭代

PPO算法是DeepSeek强化学习的核心，其优势在于平衡探索与利用：

  • 策略网络（Actor）：生成推理步骤的候选方案
  • 价值网络（Critic）：评估当前状态的价值，指导策略更新

训练流程：

  • 模型根据输入问题生成多个推理路径
  • 价值网络评估各路径的预期奖励
  • 策略网络根据评估结果调整生成概率
  • 重复迭代直至收敛

阶段三 ：人类反馈强化学习（RLHF）对齐人类价值观

为避免模型生成"技术正确但不符合常识"的推理（如用物理定律证明魔法存在），DeepSeek引入人类反馈：

  • 偏好排序：让标注员对不同推理路径进行排序
  • 奖励建模：训练一个奖励模型拟合人类偏好
  • 策略优化：基于拟合的奖励函数进一步微调模型
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