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全球视讯！【AI】想训练ChatGPT？得先弄明白Reward Model怎么训

2023-02-21 10:13:43 来源：商业新知网

来源：PaperWeekly

©作者：潘柯宇

(资料图片)

研究方向：内容理解、信息抽取

随着最近 ChatGPT 的大火，越来越多人开始关注其中用到的 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）这一核心思想。

使用强化学习（而非监督学习）的方式更新语言模型，最大的优势是在于能够使得「模型更加自由的探索更新方向，从而突破监督学习的性能天花板」。

关于为什么使用 RL 技术能够达到更好的效果，可以参考下面这个视频中的例子（6:30 秒处）：

在今天这篇文章中，我们将通过一个示例来完成利用「强化学习」更新「语言模型」的任务。

任务描述：利用RL训练一个好评生成器

我们设定一个任务目标：学习一个「好评生成器」。

模型接收一段 prompt，例如：刚收到货，感觉

随即，让模型将这段话补全，例如：有点不符合预期，货物很差

prompt:刚收到货，感觉

output1:刚收到货，感觉有点不符合预期，不好output2:刚收到货，感觉挺无奈的送货速度不太行..

在初始状态下，模型将没有任何偏好的生成答案，这意味着有可能生成一些差评（如上述例子）。

现在，我们将利用强化学习（PPO）的方式来对生成模型进行「好评生成」的训练。

每当模型生成一个句子，我们就给出一个相应的得分（reward），用于表征该条生成评论是否是「正向好评」，如下所示：

output1:刚收到货，感觉有点不符合预期，不好->0.2分

output2:刚收到货，感觉有挺无奈的送货速度不太行->0.1分output3:刚收到货，感觉有些惊喜于货物质量->0.9分...

随即，我们利用打出的 reward 对生成模型进行迭代。

整个流程如下图所示：

▲基于 RL 的 LM 更新流程

引入判别模型代替人工打分

如果依靠人工为每一个输出打分，这将是一个非常漫长的过程。

如果我们能找到一个判别模型：接收一个句子作为输入，输出这个句子是好评的概率。

那么我们就可以直接利用这个判别模型的输出作为生成句子的 reward。

因此，我们引入另一个「情绪识别模型」来模拟人工给出的分数。

「情绪识别模型」我们选用 transformers 中内置的 sentiment-analysis pipeline 来实现。

https://huggingface.co/uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese

该模型基于网络评论数据集训练，能够对句子进行「正向、负向」的情绪判别，如下所示：

▲「情绪识别」模型

我们利用该「情感识别模型」的判别结果（0.0~1.0）作为 GPT 生成模型的 reward，以指导 GPT 模型通过强化学习（PPO）算法进行迭代更新。

训练流程详解

2.1 生成采样（Rollout）

生成采样阶段的目的是为了让当前模型生成一些采样结果。

▲生成采样示意图

为了保证生成句子的多样性，我们设定了一个 prompt 池，模型会从中随机选择一个 prompt 来进行答案生成：

#prompt池

prompts=["刚收到货，感觉","这部电影很","说实话，真的很","这次购物总的来说体验很"]...for_inrange(config["batch_size"]):random_prompt=random.choice(prompts)#随机选择一个prompttokens=gpt2_tokenizer.encode(random_prompt)batch["tokens"].append(tokens)batch["query"].append(random_prompt)query_tensors=[torch.tensor(t).long().to(device)fortinbatch["tokens"]]...foriinrange(config["batch_size"]):gen_len=config["gen_len"]response=gpt2_model.generate(query_tensors[i].unsqueeze(dim=0),#利用当前选择的prompt生成句子max_new_tokens=gen_len,**gen_kwargs)response_tensors.append(response.squeeze()[-gen_len:])

这一步之后，我们将获得一堆模型的生成结果：

[

"刚收到货，感觉很一般","这部电影很俗而且很无趣","这次购物总的来说体验很烂不是我想要的",...]

2.2Reward 评估（Evaluation）

在获得了模型生成结果后，我们就可以利用「情感识别模型」进行打分了。

#情绪识别模型初始化

senti_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese")senti_model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese")sentiment_pipe=pipeline("sentiment-analysis",model=senti_model,tokenizer=senti_tokenizer,device=pipe_device)...texts=[q+rforq,rinzip(batch["query"],batch["response"])]#将prompt和生成的response做拼接pipe_outputs=sentiment_pipe(texts)#计算正向/负向情感得分

▲Reward 评估示意图

执行上述代码后，得到每个句子的 reward 得分：

[

0.4,0.3,0.3,...]

2.3 模型迭代（Optimization）

模型迭代阶段我们会利用 PPO 进行模型参数的更新，更新代码只用一行：

ppo_trainer.step(query_tensors,response_tensors,rewards)#PPOUpdate

▲模型迭代示意图

PPO 在更新时一共会计算 2 个 loss：pg_loss、value_loss：

loss_p,loss_v,train_stats=self.loss(logprobs,values,rewards,query,response,model_input)

loss=loss_p+loss_vself.optimizer.zero_grad()loss.backward()self.optimizer.step()...

pg_loss

pg_loss 是 PPO 中 actor 的 loss 函数，其通过 discount reward 和 importance ratio 来计算当前 step 的 reward 应该是多少：

其中，importance ratio 是指产生同样的 token，在 active actor model 和 reference actor model 下的概率比值，这也是 PPO 模型中的 Importance Sampling 系数。

fortinreversed(range(gen_len)):

nextvalues=values[:,t+1]ift

value_loss

value_loss 是 PPO 中 critic 的 loss 函数，其目的在于评判每一个 token 被生成后的 value 是多少。

这是因为在 PPO 中需要有一个 critic 网络，为了实现这个效果，我们需要对 GPT 模型进行改造。

我们在 GPT 中加入一个 Value Head，用于将 hidden_size 向量映射到一个 1 维的 value 向量：

classGPT2HeadWithValueModel(GPT2PreTrainedModel):

"""TheGPT2HeadWithValueModelclassimplementsaGPT2languagemodelwithasecondary,scalarhead."""def__init__(self,config):super().__init__(config)config.num_labels=1self.transformer=GPT2Model(config)self.lm_head=nn.Linear(config.n_embd,config.vocab_size,bias=False)self.v_head=ValueHead(config)#添加ValueHeadself.init_weights()...classValueHead(nn.Module):"""TheValueHeadclassimplementsaheadforGPT2thatreturnsascalarforeachoutputtoken."""def__init__(self,config):super().__init__()self.summary=nn.Linear(config.hidden_size,1)#(hidden_size->1)...

value_loss 就应该等于 Value Head 产生的预测值 v_pred 和真实值 r + v_next 之间的差值：

returns=advantages+values#r+v_next-v+v=>r+v_next

logits,_,vpred=self.model(model_input)#跑一遍语言模型，得到每个token的v_predvf_losses1=(vpred-returns)**2#MSE

实验结果

训练曲线图如下所示，可以看到随着训练推进，模型的 reward 由最早的0.68 -> 0.85 左右：

▲训练曲线图

在模型刚开始训练的时候，GPT 会生成一些比较随机的答案，此时的平均 reward 也不会很高，会生成一些「负面」情绪的评论（如下所示）：

▲训练初期模型的生成结果

随着训练，GPT 会慢慢学会偏向「正面」的情绪评论（如下所示）：

▲训练后期模型的生成结果

完整源码在这里：

https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/tree/main/RLHF

Reward Model

在上面的内容中，我们已经讲解了如何将强化学习（Reinforcement Learning）和语言模型（Language Model）做结合。

但是，示例中我们是使用一个现成的「情绪识别模型」来作为奖励模型（Reward Model）。

在 ChatGPT 中，奖励模型是通过人工标注的「排序序列」来进行训练的，如下图所示：

▲InstructGPT Reward Model 训练流程

这是什么意思呢？

如上图所示，ChatGPT 并不是直接让人工去标注每一句话的真实得分是多少（尽管模型最终要预测的就是每句话的得分），而是让人去对 4 句话按照好坏程度进行「排序」。

通过这个「排序序列」，模型将会学习如何为每一个句子进行打分。

听起来很绕对吧？既然最终目的是训练一个句子打分模型，为什么不让人直接打分，而是去标排序序列呢？

今天我们就来好好聊一聊这个非常巧妙的思想。

视频讲解在这里：

「标注排序序列」替代「直接打分」

大家在曾经考语文的时候，都写过作文吧？

而作文的分数也成为了整个语文考试中不确定性最大的环节。因为「打分」这个行为的主观性太强，同一篇作文不同的老师可能会打出不同的分数。

为了统一打分标准，通常在阅卷的时候都会制定一系列的规则，例如：主题明确，语句通顺，句子优美等。但，即便如此，不同老师对「主题明确」和「句子优美」也有着不同的看法。这就导致我们很难统一所有老师的看法，使得不同人在看到同一篇作文时打出相同的分数。

而标注员在给 ChatGPT 进行标注的时候，就可以看做有很多个「老师」在给模型写的作文「打分」。因此我们可以看出，直接给生成文本进行打分是一件非常难统一的事情。如果对于同样的生成答案，有的标注员打 5 分，但有的标注员打 3 分，模型在学习的时候就很难明确这句话究竟是好还是不好。

既然打「绝对分数」很难统一，那我们转换成一个「相对排序」的任务是不是就容易许多呢？

举例来讲，假设今天模型生成了 2 句话：

1.香蕉是一种黄色的水果，通常长在树上，是猴子非常喜爱的水果。

2.香蕉很酸，富含矿物质元素。

如果让作业员去打分，可能不同人打出来不同的分：

但如果我们只让标注员对这两个答案进行好坏排序，就能得到统一的结果：

▲「绝对分数」难以统一

▲「相对排序」容易统一

不难看出，用「相对任务」替代「绝对任务」能够更方便标注员打出统一的标注结果。

那么，「统一」的问题解决了，我们怎么通过「排序序列」来教会模型「打分」呢？

Rank Loss —— 通过排序序列学会打分

假定现在有一个排好的序列：A > B > C >D。

我们需要训练一个打分模型，模型给四句话打出来的分要满足 r(A) > r(B) > r(C) > r(D)。

那么，我们可以使用下面这个损失函数：

其中，yw 代表排序排在 yl 的所有句子。

用上述例子（A > B > C > D）来讲，loss 应该等于：

loss=r(A)-r(B)+r(A)-r(C)+r(A)-r(D)+r(B)-r(C)+...+r(C)-r(D)

loss=-loss

为了更好的归一化差值，我们对每两项差值都过一个 sigmoid 函数将值拉到 0 ~ 1 之间。可以看到，loss 的值等于排序列表中所有「排在前面项的reward」减去「排在后面项的reward」的和。

而我们希望模型能够「最大化」这个「好句子得分」和「坏句子得分」差值，而梯度下降是做的「最小化」操作。因此，我们需要对 loss 取负数，就能实现「最大化差值」的效果了。

更详细的解释可以参考下面这个视频中（14:55 秒）的例子：

实验结果

这一小节中，我们将尝试通过「排序序列」来学习一个「打分模型」。首先我们会先准备一份数据集，每一行是一个排序序列（用 t 符号隔开）。排在越前面的越偏「正向情绪」，排在越后面越「负向情绪」。

1.买过很多箱这个苹果了，一如既往的好，汁多味甜～2.名不副实。3.拿过来居然屏幕有划痕，顿时就不开心了4.什么手机啊！一台充电很慢，信号不好！退了！又买一台竟然是次品。

1.一直用沙宣的洗发露！是正品！去屑止痒润发护发面面俱到！2.觉得比外买的稀，好似加了水的3.非常非常不满意，垃圾。4.什么垃圾衣服，买来一星期不到口袋全拖线，最差的一次购物...

我们期望通过这个序列训练一个 Reward 模型，当句子越偏「正向情绪」时，模型给出的 Reward 越高。在 backbone 上，我们选用 ERNIE 作为基准模型，将模型的 pooler_output 接一层 linear layer 以得到一维的 reward：

classRewardModel(nn.Module):

def__init__(self,encoder):"""initfunc.Args:encoder(transformers.AutoModel):backbone,默认使用ernie3.0"""super().__init__()self.encoder=encoderself.reward_layer=nn.Linear(768,1)#rewardlayer用于映射到1维rewarddefforward(self,input_ids:torch.tensor,token_type_ids:torch.tensor,attention_mask=None,pos_ids=None,)->torch.tensor:"""forward 函数，返回每句话的得分值。Args:input_ids(torch.tensor):(batch,seq_len)token_type_ids(torch.tensor):(batch,seq_len)attention_mask(torch.tensor):(batch,seq_len)pos_ids(torch.tensor):(batch,seq_len)Returns:reward:(batch,1)"""pooler_output=self.encoder(input_ids=input_ids,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=pos_ids,attention_mask=attention_mask,)["pooler_output"]#(batch,hidden_size)reward=self.reward_layer(pooler_output)#(batch,1)returnreward

计算 rank_loss 函数如下，因为样本里的句子已经默认按从高到低得分排好，因此我们只需要遍历的求前后项的得分差值加起来即可：

defcompute_rank_list_loss(rank_rewards_list:List[List[torch.tensor]],device="cpu")->torch.Tensor:

"""通过给定的有序（从高到低）的ranklist的reward列表，计算rank loss。所有排序高的句子的得分减去排序低的句子的得分差的总和，并取负。Args:rank_rewards_list(torch.tensor):有序（从高到低）排序句子的reward列表，e.g.->[[torch.tensor([0.3588]),torch.tensor([0.2481]),...],[torch.tensor([0.5343]),torch.tensor([0.2442]),...],...]device(str):使用设备Returns:loss(torch.tensor):tensor([0.4891],grad_fn=)"""iftype(rank_rewards_list)!=list:raiseTypeError(f"@paramrank_rewardsexpected"list",received{type(rank_rewards)}.")loss,add_count=torch.tensor([0]).to(device),0forrank_rewardsinrank_rewards_list:foriinrange(len(rank_rewards)-1):#遍历所有前项-后项的得分差forjinrange(i+1,len(rank_rewards)):diff=F.sigmoid(rank_rewards[i]-rank_rewards[j])#sigmoid到0~1之间loss=loss+diffadd_count+=1loss=loss/add_countreturn-loss

最终训练结果如下：

...

globalstep10,epoch:1,loss:-0.51766,speed:0.21step/sglobalstep20,epoch:1,loss:-0.55865,speed:0.22step/sglobalstep30,epoch:1,loss:-0.60930,speed:0.21step/sglobalstep40,epoch:1,loss:-0.65024,speed:0.21step/sglobalstep50,epoch:1,loss:-0.67781,speed:0.22step/sEvaluationacc:0.50000bestF1performencehasbeenupdated:0.00000-->0.50000globalstep60,epoch:1,loss:-0.69296,speed:0.20step/sglobalstep70,epoch:1,loss:-0.70710,speed:0.20step/s...

▲loss、acc 曲线图

我们输入两个评论句子：

texts=[

"买过很多箱这个苹果了，一如既往的好，汁多味甜～","一台充电很慢，信号不好！退了！又买一台竟然是次品。。服了。。"]>>>tensor([[10.6989],[-9.2695]],grad_fn=)

可以看到「正向评论」得到了 10.6 分，而「负向评论」得到了 -9.26 分。

标注平台

在 InstructGPT 中是利用对语言模型（LM）的输出进行排序得到排序对从而训练 Reward Model。如果想获得实现论文中类似的数据，在该项目中我们也提供了标注平台，可标注 rank_list 数据：

▲Rank List 标注平台（详情可参考源码仓库）

好啦，以上就是 Reward Model 的全部内容，感谢观看。

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关键词：强化学习语言模型