11.7 ChatGPT奖励模型完全解读:RLHF核心技术深度剖析与Hugging Face实战
ChatGPT奖励模型完全解读:RLHF核心技术深度剖析与Hugging Face实战
训练奖励模型(Reward Model)
奖励模型(Reward Model)是RLHF(基于人类反馈的强化学习)流程中的核心组件,其本质是一个能够模拟人类价值判断的“评分模型”。本节将深入解析奖励模型的训练原理、技术细节及实战方法。
1. 奖励模型的核心作用
奖励模型通过学习人类对模型输出的偏好,将抽象的“人类价值观”转化为可量化的评分机制。其核心能力包括:
- 对比评分:对同一问题的不同回答进行相对质量评估(例如回答A优于回答B)
- 绝对评分:对单一样本输出进行质量打分(例如0-10分)
- 泛化能力:对未见过的输出类型进行合理评分
2. 奖励模型训练数据构建
2.1 数据来源
- 人类标注数据:专业标注员对模型输出进行排序