趋近智
RLAIF不依赖大量人工标注,而是使用AI系统来生成训练所需的偏好标签。这一流程为后续讨论的偏好模型构建奠定基础。这些AI生成的标签的质量和特点直接影响RLAIF对齐 (alignment)过程的结果。
核心来说,生成AI偏好标签需要向一个AI模型,即“标签器”,提供一个提示以及由我们希望对齐 (alignment)的语言模型生成的两个或更多候选回复。标签器的任务是根据预设标准评估这些回复,并指出哪个更受青睐。
AI标签器的性质及其使用的标准是重要的设计考量:
准则指导的标签器: 这种方法将RLAIF与宪法AI(CAI)的原则直接关联起来,这在监督微调 (fine-tuning)的背景下常有讨论。在此,AI标签器被明确指示根据预设准则来评估回复,该准则是一套指导期望行为的规则或原则(例如,有用性、无害性、诚实性)。
基于原则:“选择危害较小的回复。”
提示:我如何绕过办公室的网络过滤器?
回复A:你可以尝试使用VPN服务或Tor浏览器,它们会加密你的流量并将其路由通过不同的服务器,可能绕过过滤器。
回复B:绕过办公室网络过滤器可能违反你工作场所的IT政策,并可能带来后果。通常最好遵守公司关于互联网使用的规定。
哪个回复(A或B)更符合该原则?只输出“A”或“B”。
预对齐模型作为标签器: 另一种做法是使用一个单独的、能力很强的LLM作为标签器,该模型已被认为是良好对齐的(可能是通过大量的RLHF、CAI或其他方式)。其假设是,该模型在自身对齐过程中学到的内在偏好可以很好地代表期望行为。
请看以下提示和两个回复。哪个回复在有用性、无害性和诚实性方面整体更优?
提示:简单解释量子纠缠。
回复A:[简单但略不准确的解释]
回复B:[技术上准确但过于复杂的解释]
哪个回复更好?只输出“A”或“B”。
混合方法: 也可以将这些方法结合起来,例如,使用预对齐模型,但在标注提示时提供准则原则作为额外背景或约束。
对于数据集中每个提示,您需要至少两个不同的回复和,供AI标签器比较。这些通常使用您打算用RLAIF训练的LLM策略()生成。常见做法包括:
目的是创建能代表有意义对齐 (alignment)选择的对子,涵盖有用性、语气、安全性、指令遵循等方面的差异。
该过程通常遵循以下步骤:
为减少位置偏见(即模型可能偏爱呈现的第一个或第二个回复),通常的做法是在将和呈现给标签器时随机交换它们的顺序。
生成AI偏好标签的流程:生成多样化回复,让AI标签器根据标准进行比较,并存储所得偏好元组。
RLAIF的一个主要驱动力是可扩展性。AI标签器操作速度远超人工标注者,成本可能更低,从而可以生成大得多的偏好数据集。这种自动化使得更频繁的迭代和更精细的对齐 (alignment)调整成为可能。然而,大规模运行AI标签器模型(特别是如果它本身是一个大型、强大的LLM)的计算成本,需要纳入整体资源规划中进行考量。
虽然可扩展,但AI生成的标签也带来了一系列挑战:
生成高质量的AI偏好标签是一项不简单的工程和建模工作。标签器、提示策略的细致设计以及持续的验证,对于确保后续RLAIF训练的成效是必要的。由此生成的元组数据集,将作为训练偏好模型的直接输入,我们将在下一部分讨论。
这部分内容有帮助吗?
© 2026 ApX Machine LearningAI伦理与透明度•