强化学习训练
由于 RLHF 的训练过程中需要依赖大量的人类偏好数据进行学习，因此很难在训练过程中要求人类标注者实时提供偏好反馈。为此，我们需要训练一个模型来替代人类在 RLHF 训练过程中实时提供反馈，这个模型被称为奖励模型。在训练开始前，我们需要预先构造一系列相关问题作为输入。人类标注者将针对这些问题标注出符合人类偏好的输出以及不符合人类偏好的输出。收集到这些人类偏好数据后，就可以用来训练奖励模型。经过充分训练的奖励模型能够有效地拟合人类偏好，并在后续的强化学习训练过程中替代人类提供反馈信号。这样一来，就可以在保证训练效率的同时，加强模型行为与人类期望的一致性。
PPO介绍
强化学习是 RLHF 中的核心优化算法。一般来说，强化学习旨在训练一个智能体，该智能体与外部环境进行多轮交互，通过学习合适的策略进而最大化从外部环境获得的奖励。在强化学习的过程中，智能体是根据外部环境决定下一步行动的决策者，因此其被称为策略模型。在智能体和外部环境第 𝑡 次交互的过程中，智能体需要根据当前外部环境的状态 𝑠𝑡 选择合适的策略，决定下一步该做出的行动 𝑎𝑡。当智能体采取了某个行动之后，外部环境会从原来的状态 𝑠𝑡 变化为新的状态 𝑠𝑡+1。此时，外部环境会给予智能体一个奖励分数 &#x
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