InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

URL

• paper: https://arxiv.org/pdf/2203.02155

TL;DR

• 大模型预训练后，在很多任务上已有非常强的能力，但输出的结果可能是不可信、有害或无帮助的。
• 本文提出 InstructGPT 算法和微调流程，旨在让大模型通过人类反馈的微调方式，在大量任务上对齐人类意图。
• 目标是做到 3H:
  • Helpful
  • Honest
  • Harmless

Algorithm

• 具体来说，InstructGPT 微调分为三步：
  • 根据采集的 SFT (Supervised FineTune) 数据集对 GPT-3 进行有监督的微调；
  • 收集人工标注的 对比数据，训练奖励模型 RM (Reword Model)；
  • 使用 RM 作为强化学习的优化目标，利用 PPO 算法（Proximal Policy Optimization 最近策略优化）微调 SFT 模型。

数据集

1. SFT 数据集

• SFT 数据一部分来自使用 OpenAI 的 PlayGround 的用户，另一部分来自 OpenAI 雇佣的 40 名标注工。
• 在这个数据集中，标注工的工作是根据内容自己编写指示，并且要求编写的指示满足下面三点：
  • 简单任务：labeler 给出任意一个简单的任务，同时要确保任务的多样性；
  • Few-shot 任务：labeler 给出一个指示，以及该指示的多个查询-响应对；
  • 用户相关的：从接口中获取用例，然后让 labeler 根据这些用例编写指示。

2. RM 数据集

• RM 数据集是对比数据类型，用于训练一个奖励模型（Reward Model）。
• InstructGPT/ChatGPT 的做法是先让模型生成一批候选文本，让后通过 labeler 根据生成数据的质量对这些生成内容进行排序。
• 具体做法是对于每一个 Prompt，模型给出 K 个候选输出（$4\le K\le9$），然后将 K 个输出中挑选 2 个样本给 labeler，labeler 给出哪个更好，一个 Prompt 一共需要 labeler 标注 $C_K^2$ 次，最终得到 K 个候选输出的排序结果。

3. PPO 数据集

• InstructGPT 的 PPO 数据没有进行标注，它均来自 GPT-3 的 API 用户。
• 有不同用户提供的不同种类的生成任务，其中占比最高的包括生成任务（45.6%），QA（12.4%），头脑风暴（11.2%），对话（8.4%）等。

微调过程

1. SFT 有监督微调过程

• 和 GPT-3 的预训练过程保持一致

2. Reward Model 训练过程

• Reward Model 的输入是 Prompt + Response，输出是对应的奖励值，是个回归模型，其中 Response 是 RM 数据集中的排序的模型候选输出。
• Reward Model 实际上是原始 LLM 模型将最后一层的分类层改成回归层，用来回归奖励值。
• 损失函数是：$loss(\theta)=-\frac{1}{C_K^2}E_{(x,y_w,y_l) \sim D}[\log(\sigma(r_\theta(x,y_w), r_\theta(x,y_l)))]$，使用对比学习的方式训练。
• 其中：
  • $r_\theta$ 表示参数为 $\theta$ 的 Reward Model
  • x 表示 Prompt
  • $y_w\ ,y_l$ 分别表示对 Prompt x，labeler 喜欢和不喜欢的一对 Response

3. 使用近端策略优化强化学习算法（PPO） + Reward Model 继续优化 SFT 模型

• PPO 可参考 https://zhangzhe.space/2024/09/03/Proximal-Policy-Optimization-Algorithms/

InstructGPT/ChatGPT 的分析和计划

1. 收益

1. 效果比 GPT-3 更加真实
2. 在模型的无害性上比GPT-3 效果要有些许提升
3. 具有很强的 Coding 能力

2. 损失

1. 会降低模型在通用 NLP 任务上的效果
2. 有时候会给出一些荒谬的输出
3. 模型对指示非常敏感
4. 模型对简单概念的过分解读
5. 对有害的指示可能会输出有害的答复

3. 未来计划

1. 人工标注的降本增效：将人类表现和模型表现有机和巧妙的结合起来是非常重要的
2. 模型对指示的泛化/纠错等能力：这不仅可以让模型能够拥有更广泛的应用场景，还可以让模型变得更“智能”
3. 避免通用任务性能下降：需要方案来让生成结果的 3H 和通用 NLP 任务的性能达到平衡

Thought

• 在 ChatGPT 爆发之前，Open-AI 多年来一直在默默研究这个领域，包括 GPT 系列、RLHF、PPO 等，这些东西的有机结合就成了 InstructGPT，放大就变成了 ChatGPT（InstructGPT 是基于 GPT-3 对齐的，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 对齐的）
• 想在一个领域做到断崖式的领先，小聪明是没用的，需要长期积累 + 修炼内功