结合系统时的架构考量

设计能有效结合宪法AI (CAI) 和来自AI反馈的强化学习 (RLAIF) 的系统，需要仔细思考这些方法如何相互影响。架构决定着数据流动、模型依赖、训练计划，以及最终结合对齐过程的效用和效率。存在多种架构模式，每种都有各自的优点和缺点。

顺序架构

最直接的方法是按顺序应用CAI和RLAIF。

CAI预训练，随后RLAIF

这是一种常见模式，模型首先经历CAI的监督微调（SFT）阶段，随后使用RLAIF进行微调。

1. CAI阶段：

   • 从基础LLM生成初始回应。
   • 使用AI评论器（根据宪法指导）找出问题。
   • 使用AI修订器（或适当提示的原始LLM）根据评论生成更好的回应。
   • 从（提示，修订后的回应）对或可能从（提示，评论，修订后的回应）元组构建SFT数据集。
   • 在此数据集上微调基础LLM。这会产生一个模型，我们称之为 $LLM_{CAI}$。

2. RLAIF阶段：

   • 将$LLM_{CAI}$用作RLAIF的初始策略。
   • 使用$LLM_{CAI}$针对提示$x$生成回应对$(y_1, y_2)$。
   • 使用AI偏好标注器（它可能也由宪法指导，或是一个单独的模型）生成偏好标签（例如，$y_1 \succ y_2$）。
   • 在这些AI生成的标签上训练偏好模型$RM(x, y)$。
   • 使用从$RM$获得的奖励信号，使用PPO等RL算法进一步微调$LLM_{CAI}$。这会得到最终对齐的模型，$LLM_{CAI \rightarrow RLAIF}$。

优点：

• 简洁性和模块化。每个阶段都独立，可以相对独立地进行调试。
• CAI阶段为RLAIF提供了良好的初始设置，通过从一个已在一定程度上遵守宪法的策略开始，可能使RL阶段更稳定且样本效率更高。

缺点：

• 如果AI偏好模型未能充分掌握或优先考虑CAI SFT阶段学到的宪法原则，RLAIF阶段可能导致模型偏离这些原则。
• CAI评论过程中的信息（修订的原因）可能在随后的RLAIF阶段中未能得到充分利用，因为该阶段主要侧重于成对偏好。

RLAIF预训练，随后CAI完善

尽管不太常见，但从理论上讲，可以先执行RLAIF以根据AI偏好针对有益性/无害性进行优化，然后应用CAI SFT阶段以专门强制经RLAIF微调的模型遵守宪法。如果主要目的是偏好优化，并将宪法作为最后的完善或安全检查层，则可以考虑此方法。然而，这有CAI阶段覆盖RLAIF期间学到的良好行为的风险，或难以纠正RL已根深蒂固的行为。

迭代和交替架构

CAI和RLAIF的步骤可以交错执行，而非单一顺序。例如，可以在以下操作之间交替：

1. 使用当前策略生成数据。
2. 对部分生成内容进行CAI式的评论/修订循环，以产生侧重于遵守宪法的SFT数据。
3. 对另一部分生成内容执行RLAIF偏好标注步骤，以产生偏好数据。
4. 结合SFT（来自CAI数据）和RL（使用在RLAIF数据上训练的偏好模型）更新模型。

此方法旨在使模型在整个训练过程中都与明确的宪法和学到的AI偏好保持一致。

优点：

• 与纯粹的顺序CAI $\rightarrow$ RLAIF相比，可能更好地保持对宪法的遵守，因为宪法检查与RL同时进行。
• 允许在宪法遵守和偏好优化之间动态调整侧重点。

缺点：

• 训练循环和数据管理的复杂性增加。
• 需要仔细平衡SFT和RL更新，以避免不稳定或梯度冲突。确定正确的更新计划和权重具有挑战性。
• 由于组件之间的相互影响，调试变得更加困难。

紧密结合/联合架构

这些架构将CAI原则更直接地融入RLAIF过程本身，而不是将它们视为独立的预训练或交替步骤。

宪法奖励塑形

RLAIF中使用的奖励函数可以增加一个直接体现对宪法遵守的项。标准的RLAIF奖励通常基于偏好模型得分，$R_{pref} = \sigma(RM(x, y))$。这可以修改为：

$$R_{combined}(x, y) = R_{pref}(x, y) + \lambda \cdot R_{const}(x, y)$$

此处：

• $R_{const}(x, y)$ 是一个奖励组成部分，它通过对照宪法评估回应$y$获得。这可能涉及使用CAI评论器模型来评估回应的遵守程度或惩罚具体的违规行为。
• $\lambda$ 是一个超参数，用于平衡学到的偏好和明确宪法原则的影响。

实现： 计算$R_{const}$可能涉及在RL rollout阶段对生成的回应运行CAI评论器。

宪法偏好过滤/重新加权

宪法可以影响偏好模型的训练数据，而不是修改奖励函数。

• 过滤： AI生成的偏好对$(y_1, y_2)$可以根据对宪法的遵守情况进行过滤。例如，如果$y_1$和$y_2$都严重违反宪法，这对可能被丢弃。或者，如果AI偏好标注器偏好违反宪法的回应（$y_{bad}$）而非符合宪法的回应（$y_{good}$），则此特定标签可能被忽略或纠正。
• 重新加权： 在偏好模型训练期间，可以根据所涉及回应的宪法遵守情况对偏好对进行加权。其中偏好回应更符合宪法的对可以获得更高的权重。

实现： 要求在偏好模型训练之前或期间对照宪法评估回应。

RL优化中的宪法约束

更完善的方法可以将宪法遵守作为约束直接纳入RL优化算法中（例如，修改PPO目标）。这可能涉及如果策略生成了预测会违反宪法的回应，则在损失函数中增加惩罚项。这有难度，通常需要像约束策略优化这样的方法。

紧密结合架构的优点：

• 在确保最终模型同时尊重学到的偏好和明确的宪法规则方面，具备最大的潜力。
• 允许宪法原则直接指导优化过程。

紧密结合架构的缺点：

• 实现上复杂度较高。设计$R_{const}$、整合过滤/重新加权逻辑或修改RL目标需要精细的工程设计。
• 调整难度，尤其是在寻找适当的平衡（$\lambda$）或加权方案方面。
• 偏好模型和宪法检查之间可能出现冲突信号，这可能导致训练不稳定。

系统组件和数据流

无论高层架构如何（顺序、迭代、紧密结合），请考虑以下具体组件：

• 基础LLM： 用于CAI评论/修订步骤、RLAIF策略以及可能的AI偏好标注器的，是否是相同的底层模型？使用相关模型（从同一基础模型微调而来）很常见。
• 宪法表示： 相关组件（评论器、奖励计算、过滤逻辑）如何访问和理解宪法？
• 数据管道： 数据如何在阶段或组件之间流动？数据集（CAI SFT数据、RLAIF偏好数据）存储在哪里？它们如何进行版本控制和管理？
• 模型专业化： 是否应为评论、修订和偏好标注训练专门的模型，还是使用一个具有多种能力的LLM，并针对不同任务给予不同提示？专业化可能会在每个子任务上带来更好的表现，但会增加系统复杂性和推理开销。

顺序架构（CAI $\rightarrow$ RLAIF）与一个将宪法评估直接纳入RL微调奖励信号的紧密结合架构的对比。

选择架构

最适合的架构取决于多个因素：

• 对齐目标： 严格遵守宪法是主要目的，还是更广泛偏好优化的一个保障？紧密结合架构能提供更强的宪法执行力。
• 复杂性容忍度： 顺序架构实现和调试起来更简单。迭代和紧密结合的系统会带来相当大的工程复杂性。
• 计算资源： 紧密结合的方法，特别是那些需要在RL rollout期间进行宪法评估的方法（如奖励塑形），可能会增加每个训练步骤的计算成本。
• 宪法性质： 简单、易于验证的宪法可能更适合直接结合（例如，$R_{const}$），而复杂的宪法则需要精密的解释。

设计系统架构是将CAI和RLAIF搭配的重要一步。它涉及平衡每种方法的益处与实现、训练稳定性及计算成本等实际挑战。在您特定项目目标的背景下评估这些权衡，对于构建有效的结合对齐流程必不可少。