LLM微调 | 大模型中RLHF + Reward Model + PPO技术解析

    本文将深入探讨RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）、RM（reward model）和PPO（Proximal Policy Optimizer）算法的概念。然后，通过代码演示使用RLHF训练自己的大模型和奖励模型RM。最后，简要深入研究模型毒性和幻觉，以及如何创建一个更面向模型的产品或更有益、诚实、无害、可靠，并与人类反馈对齐的生成人工智能的生命周期。一、RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）       先来举一个简单的例子——想象一下，我们正在创建一个LLM会话式人工智能产品模型，它可以为经历艰难时期的人类提供治疗，如果我们训练了一个大模型，但没有使其与人类保持一致，它通过药物滥用等方式为这些人提供让他们感觉更好和最佳的非法方式，这将导致伤害、缺乏有效的可靠性和帮助。正如OpenAI CTO所说，大模型领域正在蓬勃发展，大模型更可靠、更一 ………………………………