搭建AI偏好标注器

RLAIF过程依赖于用AI生成的偏好判断来替代人工判断。第一个实际步骤是构建这个“AI偏好标注器”组件。它的主要作用是评估针对给定提示（$x$）生成的两对响应（$y_1, y_2$），并根据预设标准判断哪个响应更优。这个标注器有效地自动化了数据标注步骤，否则在RLHF中将需要大量人工。

选择标注模型

选择用作AI偏好标注器的模型是一个重要的设计决定。有几个可选方案，每个方案都对性能、成本和潜在偏差有影响：

1. 基础大语言模型 (LLM)本身（或更强大的预训练 (pre-training)大语言模型）： 通常，一个强大的、经过指令微调 (fine-tuning)的大语言模型（LLM），可能比正在对齐 (alignment)的模型更大或能力更强，被用作标注器。理由是，一个能力强的模型对有用性、无害性和连贯性等区分度有更好的判断，使其成为合适的判断者。例如，Anthropic最初的Constitutional AI工作使用Claude模型进行评审和修改，其功能类似于生成偏好标注。
2. 微调过的版本： 可以专门针对偏好标注任务微调一个模型。这可能涉及最初使用人工标注进行引导，或使用合成数据生成方法。这可以形成一个更专业化、可能也更一致的标注器，但需要额外的训练阶段。
3. 独立的、专业化模型： 尽管在一般偏好标注中不太常见，但可以考虑使用不同的模型来判断不同方面（例如，一个用于无害性，另一个用于有用性），并聚合它们的判断。这会增加复杂性，但允许专业能力发挥。

对于大多数RLAIF实现，采用最先进的遵循指令的大语言模型（如GPT-4、Claude 3、Gemini Pro或强大的开源替代方案）作为标注器是一个常用且有效的起点。这个模型通过其API或本地推理 (inference)端点被视为“黑箱”评估器。

定义偏好标准

重要地，AI标注器并非独立运行。它需要关于如何判断响应的明确指令。这些指令体现了最终模型的对齐 (alignment)目标。如果您正在整合CAI原则（如第2章和第6章所述），这就是宪章发挥作用的地方。

提供给标注器的标准必须清晰、可执行，并反映目标大语言模型 (LLM)的预期特征。示例包括：

• 有用性： 响应是否直接回应了用户提示？它是否信息丰富且完整？
• 无害性： 响应是否避免生成有害、带有偏见、不道德或危险的内容？
• 真实性/准确性： 响应是否提供事实准确的信息？是否在适当时候承认不确定性？
• 遵守特定规则： 响应是否遵循明确的格式指令、采用特定角色或避免宪章中定义的禁用主题？

RLAIF的有效性在很大程度上取决于这些标注标准的质量和清晰度。模糊或相互冲突的标准会导致有干扰的偏好标注，阻碍训练有用的偏好模型以及随后的强化学习 (reinforcement learning)微调 (fine-tuning)。

编写标注提示

与AI标注器的交互通常通过精心编写的提示进行。提示必须提供所有必要的背景信息，以便标注器做出明智判断。标准结构包括：

1. 原始用户提示（$x$）： 生成响应的背景。
2. 候选响应（$y_1, y_2$）： 要比较的输出对。通常使用通用标签（例如“响应A”，“响应B”）以避免位置偏差。
3. 评估标准/宪章： 明确说明如何选择更好的响应，引用期望的原则或规则。
4. 输出格式指令： 关于标注器应如何格式化其响应的清晰指导（例如，“选择最佳响应：A或B”，或提供简短理由）。

下面是此类提示的模板：

You are an AI assistant evaluating responses based on a set of principles. Your task is to determine which of the two responses provided below is better according to these principles.

**Principles/Constitution:**
[在此插入您的宪章或标准列表。例如：]
*   有用且无害。
*   倾向于直接回答用户问题的响应。
*   避免做出假设或将观点表达为事实。
*   礼貌地拒绝有害请求。
*   ...

**User Prompt:**
{prompt_x}

**Response A:**
{response_y1}

**Response B:**
{response_y2}

**Evaluation Task:**
Carefully compare Response A and Response B based on the principles listed above. Identify which response better adheres to these principles overall.

**Output:**
Provide your choice as either "Response A" or "Response B". Optionally, you can add a brief justification sentence starting with "Justification:".

Choice:

提示工程 (prompt engineering)在此发挥作用。像要求标注器“逐步思考”或在输出最终选择前执行思维链推理 (inference)这样的方法有时可以提高标注的质量和一致性，尽管这会增加计算成本。

生成偏好标注：工作流程

实际过程涉及遍历由正在对齐 (alignment)的模型（或其先前版本）生成的一个提示数据集（$x$）及其对应的响应对（$y_1, y_2$）。

使用AI标注器生成单个偏好标注的工作流程。

对于每个三元组$(x, y_1, y_2)$，编写好的提示被发送到选定的AI标注器模型。标注器执行指令并返回其偏好（例如，“响应A”）。此输出被解析，结果被存储，通常是一个元组$(x, y_{\text{chosen}}, y_{\text{rejected}})$，构成了在下一个阶段训练偏好模型的原始数据。

虽然RLAIF的核心要求只是二元选择，但置信度分数或理由等更丰富的信息输出对于分析和调试很有价值，即使不直接用于标准偏好模型训练。

实现细节与考量

• API与本地部署： 为标注器使用商业API（如OpenAI或Anthropic的）简化了设置，但会产生每个标注的成本和潜在的速率限制。在本地部署一个强大的开源模型提供了更多控制，并可能降低长期成本，但需要大量基础设施和MLOps专业能力。
• 批处理： 为了优化成本和吞吐量 (throughput)，特别是在使用API时，如果API支持，可以将多个标注请求批量处理。
• 错误处理： 标注器有时可能会失败或返回格式不正确的输出。实施解析和错误处理，可以重试失败的请求或记录它们以供手动检查。
• 速率限制和成本管理： 注意API速率限制和成本。如果需要，实施节流或缓存。提前估算标注成本。
• 一致性检查（可选）： 作为一项验证，您有时可以以相反的顺序（$(x, y_2, y_1)$）提交相同的对，以查看标注器是否提供相反的偏好。不一致可能表明提示、标准或标注模型本身存在问题。

代码片段

这是一个高度简化的Python伪代码示例，说明了与标注器API的交互：

import hypothetical_labeler_client

def get_ai_preference(prompt: str, response1: str, response2: str, criteria: str) -> str:
    """
    使用预定义的标注器模型获取响应对的AI偏好标注。

    参数：
        prompt: 原始用户提示 (x)。
        response1: 第一个候选响应 (y1)。
        response2: 第二个候选响应 (y2)。
        criteria: 宪章或评估标准字符串。

    返回：
        表示偏好的字符串，例如“响应A”或“响应B”。
        失败时返回“Error”。
    """
    labeling_prompt = f"""
You are an AI assistant evaluating responses based on a set of principles.
**Principles/Constitution:**
{criteria}

**User Prompt:**
{prompt}

**Response A:**
{response1}

**Response B:**
{response2}

**Evaluation Task:**
Compare Response A and Response B based on the principles. Choose the better response.

**Output:**
Provide your choice as either "Response A" or "Response B".

Choice:
"""

    try:
        # 假设客户端处理API调用、身份验证等。
        labeler_output = hypothetical_labeler_client.generate(
            prompt=labeling_prompt,
            max_tokens=10, # 只需选择
            temperature=0.0 # 需要确定性输出
        )

        # 基本解析（实际中需要错误处理）
        choice = labeler_output.strip()
        if choice == "Response A" or choice == "Response B":
            return choice
        else:
            print(f"警告：意外的标注器输出：{labeler_output}")
            return "Error"

    except Exception as e:
        print(f"调用标注器API时出错：{e}")
        return "Error"

# --- 示例用法 ---
# prompt_x = “简单解释量子纠缠的原理。”
# resp_y1 = “这就像两枚相连的魔法硬币……” # 假设这是生成的
# resp_y2 = “量子纠缠是一种物理现象……” # 假设这是生成的
# constitution = “准确、清晰，避免过于简化的类比。”
#
# preference = get_ai_preference(prompt_x, resp_y1, resp_y2, constitution)
#
# if preference == "Response A":
#     chosen, rejected = resp_y1, resp_y2
# elif preference == "Response B":
#     chosen, rejected = resp_y2, resp_y1
# else:
#     # 处理错误——跳过此对或记录以供审查
#     pass
#
# # 将 (prompt_x, chosen, rejected) 存储到偏好数据集中

此代码说明了核心流程：格式化请求、发送给标注器并解析结果。一个生产系统将需要更复杂的错误处理、用于批处理的潜在异步处理以及标准和模型端点的配置管理。

在明确了如何构建和使用AI偏好标注器生成判断后，下一步是将这些判断收集到适合训练偏好模型的数据集中，这是后续章节的重点。这个由$(x, y_{\text{chosen}}, y_{\text{rejected}})$元组组成的数据集构成了教导模型学习AI标注器所编码偏好的依据。