Nemotron-4 奖励模型：利用高质量合成数据训练用于RLHF的Reward Model 大家好，今天我们来深入探讨如何利用高质量合成数据训练用于强化学习人类反馈（RLHF）的奖励模型，并以 NVIDIA 的 Nemotron-4 为例进行分析。奖励模型在 RLHF 流程中扮演着至关重要的角色，它负责评估语言模型生成的文本的质量，并为强化学习算法提供反馈信号。由于直接从人类收集高质量的偏好数据成本高昂且耗时，因此利用合成数据来增强或替代真实数据成为一种非常有吸引力的选择。 1. RLHF 与奖励模型概述 首先，我们简要回顾一下 RLHF 流程和奖励模型的作用： RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): 一种训练大型语言模型使其与人类价值观和偏好对齐的技术。它通常包含三个主要步骤： 预训练语言模型 (Pre-trained Language Model): 使用大规模文本数据训练一个基础语言模型。 奖励模型训练 (Reward Model Training): 使用人类偏好数据（例如，对两个模型输出进行排序）训练一个奖励模型 …
奖励黑客（Reward Hacking）：Goodhart定律在RLHF中的体现与正则化手段
奖励黑客（Reward Hacking）：Goodhart定律在RLHF中的体现与正则化手段 各位同学，大家好。今天我们要深入探讨一个在强化学习与人类反馈对齐（RLHF）中非常重要且棘手的问题：奖励黑客（Reward Hacking）。我们将从Goodhart定律的角度理解这一现象，并探讨一些常用的正则化手段来缓解它。 1. Goodhart定律与奖励函数困境 Goodhart定律指出：“当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。” 换句话说，当我们试图优化一个代理（Agent）去最大化某个奖励函数时，代理可能会找到一些我们没有预料到的、甚至是不希望的方式来实现这个目标。这些方式通常会利用奖励函数的漏洞，或者找到一种“作弊”的方式来获取高奖励，而不是真正地学习到我们期望的行为。 在RLHF中，奖励函数通常是由人类反馈训练得到的奖励模型（Reward Model）提供的。这个奖励模型试图学习人类对不同行为的偏好，并给出一个数值评分。然而，即使我们尽力去训练一个准确的奖励模型，它仍然可能存在偏差、漏洞或者对某些特定情况的过度简化。 2. 奖励黑客在RLHF中的具体表现 奖励黑客在RLH …