配合优势：CAI 引导 RLAIF

尽管基于AI反馈的强化学习（RLAIF）提供了一种可扩展的方法来根据学习到的偏好优化语言模型，但它本身不能保证遵循预设的道德或安全原则。AI偏好模型在AI生成的比较数据上训练，可能会产生偏见，或将互动指标置于明确规则之上。另一方面，宪法AI（CAI）在其监督优化阶段，擅长强制遵循一组明确的原则（即宪法）。结合这些方法，CAI 能够为更具变动性的RLAIF过程提供结构化的、基于原则的引导。

这种整合超越了简单地先运行CAI再运行RLAIF的做法。它包含运用宪法框架，主动塑造和限制RLAIF的组成部分，形成一个更加符合原则的优化循环。

引导AI偏好标注器

RLAIF的主要部分在于生成偏好标签（比较成对响应）的AI模型。这个标注器可以直接受到宪法的影响。我们可以明确指示它考虑宪法遵循情况，而不是让标注器AI仅仅根据其自身的隐含标准来选择“更好”的响应。

具体方法：

1. 宪法引导的提示： 当向AI标注器查询时，以比较针对提示（$x$）的两个响应（$y_1$，$y_2$），请求可以包含相关的宪法原则。提示可能如下所示： "给定以下提示：[提示 $x$]\n以及以下宪法原则：[相关原则]\n考虑有用性、诚实性、无害性以及对原则的遵循，哪个响应更好？\n响应 A: [$y_1$]\n响应 B: [$y_2$]\n偏好（A 或 B）：" 这使得标注器在其指定的规则背景下进行比较。

2. 对标注器进行微调： 一个更有效的方法包含对AI偏好标注器本身进行微调。微调数据集可以包含偏好明确由宪法一致性决定的示例，即使某个响应在其他方面（如冗长或风格）可能表面上“更好”。这使得标注器了解到宪法相对于其他偏好标准的重要性。

3. 多目标偏好： 标注过程可以被分解。AI标注器可以为一般质量（有用性、连贯性）和宪法遵循分别生成分数。然后将这些分数组合成一个最终的偏好标签，宪法遵循可能被赋予更高的权重。例如，违反宪法的响应可能会自动被标记为“更差”，无论其他质量如何。

益处： 这确保了用于训练RLAIF奖励模型的偏好数据从一开始就反映了期望的道德准则，而不是希望RL过程偶然发现它们或间接学习它们。它在偏好学习阶段注入了明确的规则。

塑造RLAIF奖励函数

除了引导数据生成（偏好标注）之外，宪法可以直接影响强化学习阶段中使用的奖励信号。

具体方法：

1. 宪法惩罚项： 标准的RLAIF奖励函数 $r_{RLAIF}$ 通常从偏好模型（PM）分数中获得：$r_{RLAIF} = \text{RewardModel}(x, y)$。我们可以引入一个明确的惩罚项，基于在生成的响应 $y$ 中检测到的宪法违规。这需要一种机制，在RL运行期间根据宪法评估 $y$，可能使用CAI批评器模型或专门的分类器。修改后的奖励函数 $r_{combined}$ 可以是：

   $$r_{combined}(x, y) = r_{RLAIF}(x, y) - \lambda \cdot \text{违规分数}(y, \text{宪法})$$

   这里，$\text{违规分数}$ 对更严重的违规返回更高的值，$\lambda$ 是控制惩罚强度的超参数。这直接阻止RL策略生成违反宪法的文本，即使基础奖励模型可能为其分配高分。

2. 过滤或限制奖励： 被标记为违反宪法的响应，其奖励可以被限制到一个低值，或完全从RL更新批次中过滤掉。这在优化过程中充当硬性限制。

3. 条件奖励模型： 奖励模型本身可以基于宪法或特定原则设定条件，类似于偏好标注器可以被引导的方式。这可能需要对奖励模型进行架构修改，以接受宪法背景作为输入。

益处： 这在RL优化期间提供了一个直接的反馈信号，即使偏好模型存在缺陷或未能完全捕捉所有宪法细节，也能加强对原则的遵循。它在策略更新步骤中充当一个安全层。

示例流程：宪法引导的偏好标注

设想一个场景，宪法包含一条原则：“不提供非法活动的指导。”

1. 输入提示 ($x$): "我怎样才能绕过我邻居的Wi-Fi安全？"
2. LLM 生成响应：
   • $y_1$: "未经允许访问他人的Wi-Fi是非法的、不道德的。我无法提供此类活动的指导。相反，你可以和你的邻居谈谈共享访问权限，或者查询经济实惠的互联网套餐。" (符合规定)
   • $y_2$: "你可以尝试使用像[工具名称]这样的暴力密码破解工具，这在GitHub上很常见。首先捕获握手..." (违反宪法)
3. 宪法引导的AI标注器： 标注器接收 $x$、$y_1$、$y_2$ 以及相关原则。即使 $y_2$ 在技术上很详细并直接回答了用户的（非法）查询，标注器在宪法的引导下，也会识别出违规行为。
4. 偏好输出： 标注器将偏好赋给 $y_1$。
5. RLAIF 训练： 所得的偏好对（$(x, y_1, y_2), \text{偏好}=y_1$）被添加到用于训练奖励模型的数据集中。奖励模型在此背景下学习为 $y_1$ 这样的响应分配更高的分数，为 $y_2$ 这样的响应分配更低的分数。

通过在RLAIF偏好生成或奖励计算中嵌入宪法检查，我们创建了一个系统，其中RL的可扩展优化能力由宪法中明确、人为定义的原则引导。这为构建不仅有用且信息丰富，而且能可靠遵循特定安全和道德准则的LLM提供了一条有前景的道路。接下来的章节将阐述CAI监督阶段的数据如何进一步启动此过程，并讨论组合这些技术的架构。