RLHF 揭示：对于 LLMs 的强化学习从人类反馈的关键分析

Apr, 2024

RLHF 揭示：对于 LLMs 的强化学习从人类反馈的关键分析

RLHF Deciphered: A Critical Analysis of Reinforcement Learning from Human Feedback for LLMs

Shreyas Chaudhari, Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan...

TL;DR通过强化学习原理的角度分析了强化学习来自人类反馈的语言模型的基础，重点关注了奖励模型作为 RLHF 核心组件的建模选择、函数逼近的陷阱，以及它们对训练算法的影响，同时揭示了当前方法的局限性。通过对现有文献的分类评论，我们对 RLHF 的挑战进行了描述，为研究人员和从业者理解 RLHF 的挑战并建立在现有研究的基础上提供参考。

Abstract

State-of-the-art large language models (LLMs) have become indispensable tools for various tasks. However, training LLMs to serve as effective assistants for humans requires careful consideration. A promising approach is reinforcement learning from human feedback (RLHF), which leverages

large language models reinforcement learning from human feedback reward models training algorithms limitations of rlhf

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