如果我搬出RLHF+GAN这个设定，你如何应对

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原标题：如果我搬出RLHF+GAN这个设定，你如何应对
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文章来源：算法邦
内容字数：10403字

内容摘要：

前阵子腾讯AI Lab悄悄挂出了一篇文章：Adversarial Preference Optimization (APO)[1]，看到设定我就惊呆了：RLHF+GAN，难道还嫌RLHF本身不够难训吗？但读下来发现作者其实是想解决RLHF一个很重要的问题，而且给出的方法既fancy又优雅。
下面，我们直接有请一作本人程鹏宇大佬来讲一下心路历程🎉。
注：文中有公式，请切换到白色背景查看。01RLHF辛酸泪先从RLHF的任务讲起吧，RLHF的全称是 reinforcement learning from human feedback。字面意思就是用RL的方法把大模型训练得更加符合人们的反馈。这里反馈其实就是人们对大模型回复质量的评价。还是蛮主观的一件事，尤其是对一些开放性问题，其实很难讲大模型的回复到底好到什么程度。但是如果对同一个问题给出两个回复，通过对比人们至少能在两个回复里挑出一个更好的，这大概就是所谓的“没有比较就没有伤害”吧。
于是人类反馈数据都长成了一个问题和两个比较过的回复的格式。因为每次反馈就是从两个回复里挑个更好的，代表了标注人员的偏好，所以RLHF解决的任务也被称为偏

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作者简介：「算法邦」，隶属于智猩猩，关注大模型、生成式AI、计算机视觉三大领域的研究与开发，提供技术文章、讲座、在线研讨会。