OpenAI开源超级对齐方法：用GPT-2，监督、微调GPT-4
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12月15日，OpenAI在官网公布了最新研究论文和开源项目——如何用小模型监督大模型，实现更好的新型对齐方法。
目前，大模型的主流对齐方法是RLHF（人类反馈强化学习）。但随着大模型朝着多模态、AGI发展，神经元变得庞大、复杂且难控制，RLHF便有点力不从心。
做个不太恰当的比喻，就像是工厂的保安一样：一个20人的小工厂，3个保安就能应付；如果发展到5000人的大工厂呢？仅靠人工就不太行，需要摄像头、智能门禁、温/湿传感器等设备，实现更高效的安全监控。
同理，OpenAI为了提升大模型的安全性，提出了“弱监督”的技术概念。并使用小参数的GPT-2去监督、微调GPT-4，同时使用辅助置信损失、无监督微调等增强方法，可以恢复GPT-4近80%的性能，达到GPT-3 和GPT-3.5之间的能力。
这表明，“弱监督”对齐方法是可行的。虽然目前还无法像RLHF那样拟人化、灵活，但这指明了一条全新对齐方向，用AI监督、微调AI，是未来提升大模型安全、性能的重要渠道之一。
开源地址：https://github.com/openai/weak-to-strong
论文下载地址：https://cdn.openai.com/papers/weak-to-strong-generalization.pdf
此外，OpenAI还公布成立了一个1000万美元的“超级对齐”安全专款。主要用于研究大模型的超级对齐，深度研究“弱监督”技术等。
个人开发者、研究机构、非盈利机构都能申请该奖金，申请流程非常方便简单。但需要在2024年2月18日之前完成申请。
申请地址：https://airtable.com/appnIXmOlWAJBzrJp/paghnoKL6EHiKmKbf/form
由于OpenAI公布论文的内容太多，技术概念也比较复杂，「AIGC开放社区」就用简单易懂的方式为大家解读。
什么是RLHF
需要先简单介绍一下RLHF，以便更好地理解OpenAI提出的“弱监督”技术概念。
RLHF的中文译为“人类反馈强化学习”，是一种结合人类指导和自动强化学习的训练方法。
人类通过对AI的行为进行评价或指导，帮助其在学习过程中做出更好的决策。
由于人类可以通过直觉、视觉和实践经验等来帮助AI，因此，应用RLHF的产品在拟人化方面获得大幅度提升。
简单来说，可以把RLHF看成是一种“妈妈教孩子”的的训练方法。AI相当于刚出生毫无经验的孩子，当他摔倒在地时，母亲（RLHF）会告诉他如何避免摔倒，以及更好的走路方法，孩子可以在这种不断反馈的学习环境中快速成长。
在过去的研究中，“强监督”一直被认为是训练智能模型的最佳方法，通过为模型提供准确的标签来监督其学习过程，RLHF便是最典型的应用。
然而，这种方法存在一些限制和挑战。因为，获取准确的标签可能非常困难或耗费大量时间，同时对于一些复杂的任务，人类很难准确地定义标签或出现偏见。
例如，最初的ChatGPT等产品会生成歧视内容，数据标签不准确是出现这个情况的主要原因之一。
因此，OpenAI提出了“弱监督”，希望用AI替代人工来监督大模型的行为表现。
“弱监督”简单介绍
为了探索“弱监督”应用潜力，研究人员使用了一系列GPT-4系列语言模型，在NLP、国际象棋和奖励建模任务中进行了深度测试。
惊奇发现，当使用弱模型生成的标签，对强预训练模型进行微调、指导时，强模型通常比弱监督模型表现更好，这一现象被称为“弱到强的泛化”。
简单来说，就是老师教完学生知识，学生居然比老师还强大。
多种增强“弱监督”方法
但是仅通过简单的微调并不能充分发挥强模型的全部性能，因此，研究人员尝试了一些别的方法来改善弱到强的泛化效果，以匹配RLHF训练模型的能力。
研究人员分别使用了辅助置信损失、中间模型的引导监督和无监督微调等方法。
辅助置信损失，主要用来更好地指导模型进行学习。例如，在处理具有噪声标签或不确定性很高的数据时，辅助损失可以帮助模型区分易于预测和难以预测的样本。
中间模型的引导监督，可以作为一个桥梁，将弱模型的监督信号传递给强模型，帮助其更好地学习弱模型的知识和表现。
无监督微调，可使强模型在没有标签监督的情况下进行微调，从而使其能够更好地适应新的任务和数据。
研究人员在NLP等测试任务中进行了实验，结果显示，使用GPT-2作为监督来微调GPT-4模型，并在上述增强功能的帮助下，性能差距仅有20%左右，达到了GPT-3 和GPT-3.5之间的能力。
本文素材来源OpenAI论文、开源项目，如有侵权请联系删除
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本篇文章来源于微信公众号: AIGC开放社区
