强化微调（Reinforcement Finetuning）入门指南 第1张Source: 

用于强化微调的奖励模型可以根据不同类型的人类偏好数据进行训练：

不同的反馈类型可在注释效率和信号丰富度之间做出权衡。许多强化微调系统结合了多种反馈类型，以捕捉质量的不同方面。

PPO（近端策略优化）因其稳定性而一直是强化微调的常用算法。这一过程包括

这一过程既能根据奖励信号改进模型，又能防止灾难性遗忘或退化。

OpenAI 凭借其 GPT 模型开创了大规模强化微调的先河。他们开发了强化学习研究项目，以应对能力日益增强的系统中的调整挑战。他们的方法包括

GPT-3.5 和 GPT-4 都进行了广泛的强化微调，以提高帮助性和安全性，同时减少有害输出。

Anthropic 通过其宪法人工智能方法推进了强化微调，该方法将明确的原则纳入了学习过程。他们的模型经历了以下过程

Claude 模型展示了强化微调如何产生符合特定伦理框架的系统。

谷歌先进的 Gemini 模型将强化微调作为其训练管道的一部分。他们的方法具有以下特点

Gemini 展示了强化微调如何从文本扩展到图像和其他模式。

Meta 将强化微调技术应用于其开放式 LLaMA 模型，展示了这些技术如何改进开源系统：

LLaMA 系列展示了强化微调如何帮助缩小开放模型与封闭模型之间的差距。

Mistral AI 已将强化微调纳入其模型开发，创建了兼顾效率与调整的系统：

他们的工作展示了上述技术如何适用于资源受限的环境。

尽管强化微调有很多好处，但它也面临着巨大的实际挑战：

这些局限性促使人们研究合成反馈和更有效的偏好激发。

强化微调引入了模型优化可衡量奖励而非真实人类偏好的风险：

研究人员不断改进技术，以检测和防止这种奖励黑客行为。

强化微调中的优化过程往往是一个黑箱：

这些可解释性挑战使强化微调系统的管理和监督变得更加复杂。

通过开源实现，强化微调变得更容易获得：

这些资源使以往仅限于大型组织使用的强化微调技术实现了平民化。

为解决规模限制问题，该领域越来越多地探索合成反馈：

这一趋势有可能实现更大规模的强化微调，同时降低成本。

随着人工智能系统向文本以外的领域扩展，强化微调也适应了新的领域：

这些扩展展示了强化微调作为通用对齐方法的灵活性。

强化微调将人类的偏好直接融入优化过程，解决了传统方法无法解决的配准难题，从而巩固了其在人工智能发展中的地位。展望未来，强化微调将克服人类标签的瓶颈，这些进步将为更强大的系统塑造管理框架。随着模型的能力越来越强，强化微调对于保持人工智能与人类价值观一致并提供值得信赖的结果仍然至关重要。