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核心觀點(diǎn)
　　基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在ChatGPT3.5之后引起極大關(guān)注，然而RLHF方法存在擴(kuò)展的困難，需要高質(zhì)量的人類標(biāo)注。Harrison等人探索了AI替代人類反饋的可能性。研究表明至少在“摘要”偏好方面，RLAIF和RLHF取得了相當(dāng)?shù)男Ч?，均?yōu)于SFT。
　　RLHF需要高質(zhì)量人類標(biāo)注
　　使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的語言模型可以在復(fù)雜的序列級(jí)目標(biāo)上進(jìn)行優(yōu)化，而這些目標(biāo)往往不容易通過傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)方法進(jìn)行區(qū)分。然而，RLHF的擴(kuò)展面臨一個(gè)困難，即需要高質(zhì)量的人類標(biāo)簽。因此，Harrison Lee et al.探討了是否可以使用AI生成的標(biāo)簽來取得類似的結(jié)果。
　　RLHF與RLAIF對(duì)比評(píng)估
　　RLAIF是否能夠替代RLHF，Harrison等人采用三個(gè)指標(biāo)：AI標(biāo)簽對(duì)齊度，兩兩準(zhǔn)確性和勝率來進(jìn)行評(píng)估。
　　RLHF與RLAIF在摘要偏好上性能接近
　　RLAIF的表現(xiàn)與RLHF相似，但RLHF略優(yōu)于RLAIF，但差異并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在人類評(píng)估員看來，兩種策略都優(yōu)于基線SFT策略，其中RLHF被優(yōu)選的比例為73%，RLAIF為71%。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　本報(bào)告依據(jù)最新前沿論文進(jìn)行解讀評(píng)述，若有理解不當(dāng)請(qǐng)以原始論文表述為準(zhǔn)。且本報(bào)告為AI應(yīng)用方法和框架介紹，并不作為有效投資方法建議，僅供參考