演讲主题

使用AI反馈和人工监督提升LLM强化学习

大语言模型（LLM）的快速发展重新定义了我们与AI系统的互动。随着 LLM 在一系列应用中占据一席之地，确保其能力、安全性和健壮性成为人们最关心的问题。本次讲座将深入探讨如何从人类和模型的反馈中学习，以增强、优化和扩展 LLM 的能力。 从人类反馈强化学习（RLHF）开始，我们将探讨人类评估者如何不仅通过对模型生成的输出进行排序来确保安全，而且通过强调基于过程的反馈来丰富对模型的理解。对 LLM 内部决策过程的深入研究可以提高模型的推理能力，使其更善于处理复杂的查询和多元任务。 从AI反馈过渡到强化学习（RLAIF），模型通过对自己或同伴的输出进行评判来自主学习。RLAIF 有望通过让 LLMs 接触大量自我生成的场景来提高其能力，从而实现更强的泛化和适应能力。当然，反馈回路和过拟合等挑战依然存在。 在这些基础上，我们引入了一种新方法： 从引入人类回路的AI反馈中强化学习（Reinforcement Learning from AI Feedback with Human-in-the-Loop）。这种方法将自动AI反馈与人工监督相结合，旨在利用两者的优势。人工智能的持续适应性与人类细致入微的专业知识相结合，共同发挥协同作用，提高 LLM 的能力、安全性和健壮性。 希望大家和我们一起，探索反馈机制不断发展的前景，和可期待的未来：LLM 不仅安全、健壮，能力出众，并且与人类价值观相契合。