明确处理奖励欺诈

尽管奖励模型（RM）在强化学习 (reinforcement learning)微调 (fine-tuning)期间充当人类偏好的代理，但其本身就是一种不完美的近似。这种不完美性带来一个重要难题，即奖励欺诈（或规格欺诈）。奖励欺诈是指策略模型学会钻奖励模型中的缺陷或漏洞来获取高分，而实际上并未提高其与潜在人类意图的匹配度。本质上，模型擅长“利用RM所代表的系统漏洞”，而不是真正变得更有帮助、无害或诚实。

例如，策略可能发现RM对较长回复给出的分数略高，导致其生成过于冗长和重复的文本。或者，它可能发现即使在适当的情况下，避免某些特定短语也能持续增加奖励，从而导致不自然或回避的回答。近端策略优化（PPO）算法，通过其KL散度惩罚，主要目标是防止策略与最初的监督微调（SFT）模型偏离太远。虽然这有助于保持风格一致性并防止灾难性遗忘，但它并不能阻止策略寻找和利用RM学到的偏好函数中不易察觉的不准确之处。随着策略在强化学习训练中的试行，它会积极寻找最大化RM提供奖励信号的方式，使其容易抓住这些非预期的优化途径。

解决这个问题需要超出标准PPO训练范围的明确策略。以下是用于检测和缓解奖励欺诈的几种方法：

人工监督下的迭代改进

最直接的方法之一是，将RLHF过程视为迭代的，融入持续的人工评估，专门寻找奖励欺诈的情况。

1. 训练初始模型： 执行标准的监督微调 (fine-tuning)（SFT）、奖励模型（RM）训练以及初步的近端策略优化（PPO）微调。
2. 红队测试 / 定向评估： 安排人工（通常是专业的“红队”）与经过PPO调优的策略互动。他们的目标不只是通用评估，更是专门寻找模型在哪些输入或场景下表现不佳（例如，生成有害内容、给出无意义答案、展现明显作弊行为），尽管它可能从当前RM获得了高分。
3. 收集差异数据： 当识别出奖励欺诈时（即RM对人类评价差的输出给出高分，或反之），将此互动收集为新的偏好数据。这些数据明确地显示了RM的缺陷。
4. 重新训练奖励模型： 使用这些新的差异数据扩充原始偏好数据集，并重新训练RM。更新后的RM现在应能更好地惩罚先前识别出的欺诈行为。
5. 继续强化学习 (reinforcement learning)微调： 使用改进的RM继续PPO微调。

这个迭代循环通常需要多个周期，它帮助RM逐渐成为真正人类偏好的更准确表示，从而使其更难被钻空子。

此图说明了缓解奖励欺诈的迭代改进过程。核心强化学习人类反馈循环通过人工评估循环（红队测试）得到增强，该循环识别缺陷、生成新数据并触发奖励模型的重新训练。

奖励模型集成

不依赖单个RM，而是训练多个RM的集成。这些模型可以在偏好数据的不同子集上训练，使用不同的初始化，甚至具有略有不同的架构。在PPO期间，奖励信号可以从集成中获得，例如：

• 平均奖励： 使用集成中所有模型的平均奖励。
• 最小奖励： 使用集成中任何模型分配的最小奖励。这通常对欺诈更有效，因为策略必须满足最悲观的RM。

针对集成进行优化会大大增加策略寻找漏洞的难度，因为任何钻空子都需要在多个独立训练的模型上起作用。主要缺点是，训练和使用多个RM进行推断所增加的计算成本。

纳入奖励模型不确定性

奖励模型，像任何神经网络 (neural network)一样，可以设计为不仅输出分数，还输出其对该分数的不确定性估计。像在推断时使用蒙特卡洛 dropout 或采用贝叶斯神经网络这样的技术可以提供这些不确定性估计。

在强化学习 (reinforcement learning)训练期间，可以修改目标，当策略生成的回复让RM高度不确定时，对其施加更重的惩罚。这会阻止策略进入输出空间中RM预测不可靠且可能容易被钻空子的区域。例如，PPO中使用的奖励可以根据不确定性向下调整：$R_{\text{调整}} = R_{\text{奖励模型}} - \lambda \cdot \text{不确定性}(x, y)$ 其中$\lambda$ 是控制不确定性惩罚强度的超参数 (parameter) (hyperparameter)。校准这些不确定性估计并调整$\lambda$ 增加了训练过程的复杂性。

辅助目标与约束

如果预先知道或在红队测试期间识别出特定的不良行为（潜在奖励欺诈），有时可以通过直接在PPO目标函数中添加辅助惩罚项来解决，与RM分数和KL惩罚一起。

例子：

• 长度惩罚： 如果观察到冗长或简短欺诈，添加一项惩罚过长或过短回复的项：$R_{\text{总计}} = R_{\text{奖励模型}} + \beta_{\text{KL}} D_{\text{KL}} - \gamma |\text{长度} - \text{目标长度}|.$
• 重复惩罚： 引入基于生成文本中n-gram重复的惩罚。
• 毒性分类器惩罚： 使用一个单独的、预训练 (pre-training)的毒性分类器，如果它将输出标记 (token)为有问题，则减去惩罚。

设计有效的辅助目标需要仔细考量，以避免无意中阻碍理想行为。这些作为补充主奖励信号的安全保障。

评估期间的输入扰动

分析RM对输入提示或生成回复微小变化的敏感性可以显示其脆弱性。如果微小的、语义不相关的扰动导致奖励分数大幅波动，这表明RM可能抓住表面特征，而策略可以钻空子的表面特征。虽然这主要是一种分析方法，但在此处获得的见解可以指导RM再训练的数据收集，关注RM表现出不稳定性的例子。

解决奖励欺诈并非找到唯一的解决方案。它通常涉及这些技术的组合，尤其是由严谨的人工评估和红队测试所引导的迭代改进。这些方法旨在使奖励信号更忠实地反映真正的人类偏好，从而引导强化学习 (reinforcement learning)过程走向真正一致的行为，而非表面优化。这仍然是一个活跃的研究方面，对开发安全可靠的语言模型非常重要。