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. 基础大语言模型本身（或更强大的预训练大语言模型）： 通常，一个强大的、经过指令微调的大语言模型（LLM），可能比正在对齐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微调。

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，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。