探讨 RLHF 方法论

本文探讨了根据人类偏好来对大语言模型进行对齐问题。我们讨论了训练偏好模型（模拟人类偏好）的特征，以及我们发现实现最佳结果所必需的方法和细节。我们还讨论了使用强化学习对大语言模型进行微调，并描述了我们所遭遇的挑战及其克服方式。此外，我们呈现了关于直接偏好优化（Direct Preference Optimization）方法的经验，该方法使我们能够在不创建单独的偏好模型的情况下，将大语言模型与人类偏好对齐。作为我们的贡献，我们提出了通过困惑度过滤收集偏好数据集的方法，这使得为特定语言模型创建此类数据集的过程变得更加容易和高效。