在对齐 AI 时，为什么在线方法总是优于离线方法？

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原标题：在对齐 AI 时，为什么在线方法总是优于离线方法？
关键字：离线,算法,策略,性能,数据
文章来源：机器之心
内容字数：7306字

内容摘要：

机器之心报道
编辑：Panda W在线和离线对齐算法的性能差距根源何在？DeepMind实证剖析出炉在 AI 对齐问题上，在线方法似乎总是优于离线方法，但为什么会这样呢？近日，Google DeepMind 一篇论文试图通过基于假设验证的实证研究给出解答。论文标题：Understanding the performance gap between online and offline alignment algorithms
论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.08448
根据人类反馈的强化学习（RLHF）随着大型语言模型（LLM）发展而日渐成为一种用于 AI 对齐的常用框架。不过近段时间，直接偏好优化（DPO）等离线方法异军突起 —— 无需主动式的在线交互，使用离线数据集就能直接对齐 LLM。这类方法的效率很高，也已经得到实证研究的证明。但这也引出了一个关键问题：
AI 对齐是否必需在线强化学习？
对于这个问题，人们希望既知道其理论上的答案，也希望明晰实验给出的解答。
从实证角度看，相比于大家常用的在线 RLHF（由偏好建模和从模型采样组成），离线算法实现

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