似乎 ChatGPT 進入大眾視野後，需靠人工標記資料，就成為人們對大語言模型（LLM）根深蒂固的印象之一。

從兩個以上大模型對同問題的不同回答裡，找到語病、邏輯和事實錯誤，標記不同錯誤，再對回答照品質評分等，都是大模型資料標記員要做的事。這過程稱為RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），即基於人類回饋的強化學習。RLHF也是被ChatGPT、Bard和LLaMA等新興大模型帶起的模型訓練法，最大好處就在將模型配對人類偏好，讓大模型能回答出更符合人類表達習慣的內容。

不過最近arXiv表明，看起來只有人類能做的工作，AI也能做！AI取代RLHF的「H」，誕生稱為「RLAIF」的訓練法。Google研究團隊論文顯示，RLAIF能不依賴資料標記員，顯示出與RLHF媲美的訓練結果──

如果拿傳統監督微調（SFT）訓練法為基線比較，比起SFT，1,200個真人「評審」對RLHF和RLAIF答案的滿意度都超過了70%（兩者差距只有2%）；只比較RLHF和RLAIF答案，評審對兩者滿意度也是對半分。

▲ 這裡「勝率」體現出文中的「滿意度」。（Source：，下同）

Google篇論文也是第一個證明RLAIF某些任務能產生與RLHF相當訓練效果的研究。最早提出讓AI回饋取代人類回饋以強化學習訓練的研究，是來自2022年，也是首次提出RLAIF概念，並發現AI標記資料的「天賦」，不過當時還沒有將人類回饋和AI回饋直接比較。

總之Google這研究成果一旦有更多人接受，代表不用人類指點，AI也能訓練同類了。下面來看RLAIF怎麼做的。

RLHF法大致可分為三步驟：預訓練監督微調LLM，收集資料訓練獎勵模型（RM），以及用強化學習（RL）微調模型。從論文圖示看，AI和人類標記員發揮作用時，主要是訓練獎勵模型（RM）並產生回饋。可把「獎勵」理解為讓人或AI告訴模型哪種回答更好，答更好就有更多獎勵（也能理解人工標記的必要性）。

研究員就「據一段文字產生摘要」任務，展示RLAIF標記法。下面表格較完整展示RLAIF法的輸入結構：

首先是序言（Preamble），介紹和描述手頭任務說明，如描述優良摘要是一段較短文字，有原文精髓……給一段文本和兩個可能摘要，輸出1或2指示哪個摘要最符合上述定義的連貫性、準確性、涵蓋範圍和整體品質。

其次是樣本範例（1-Shot Exemplar）。如給「我們曾是超過四年的好朋友……」文本，再提供兩個摘要及「摘要1更好」偏好判斷，讓AI學習以更好範例標記之後樣本。再者就是給AI標記樣本（Sample to Annotate），包括一段文本和一對需標記的摘要。

最後是結尾，用於提示模型的結束字符串。

論文介紹讓RLAIF法AI標記更準確，研究員也加入其他方法以獲得更佳回答。如為了避免隨機性問題，會多次選擇，還會交換選項順序；此外還用到思維鏈（CoT）推理，提升與人類偏好的對齊程度。從原始提示詞到輸出的完整流程如下圖：

能看到就像人類標記員會評分不同回答（如滿分5分），AI也會依偏好評分每個摘要，加起來總分1分。所以這分數可理解為上文提到的獎勵。以上就是RLAIF法大致過程。

評價RLAIF法訓練結果到底好不好時，研究員有三個評估指標，分別是AI標籤對齊度（AI Labeler Alignment）、配對準確度（Pairwise Accuracy）和勝率（Win Rate）。簡單解釋三個指標，AI標籤對齊度指的是AI偏好與人類偏好的精確程度，配對準確度指訓練好的獎勵模型與人類偏好資料庫的匹配度，勝率是人類RLAIF和RLHF產生結果的傾向性。

研究員依據評估指標繁雜計算後，最終得出RLAIF和RLHF「平手」結論。當然也有一些非量化定性分析。如RLAIF似乎比RLHF更不容易出現「幻覺」，下表所示幾個例子紅字部分便是RLHF的幻覺，儘管看上去很合理：

另一些例子，RLAIF語法表現似乎又比RLHF差不少（紅字為RLAIF的語法問題）：

儘管如此，RLAIF和RLHF整體來說高品質摘要功能旗鼓相當。此論文很快獲得關注，如有業者評論，等到GPT-5可能就不需要人類標記員了。

不過Google論文的研究法，著名軟體工程師、AI專家Evan Saravia也認為，研究員只分析RLAIF和RLHF在「產生摘要」的表現，其他任務表現如何還有待觀察。此外，研究員也沒有將人工標記和AI成本等考慮進去。

其實以上網友預測大模型不再需要人類標記員，也間接顯示RLHF法因太依賴人工而遇到瓶頸：大規模高品質人類標記資料非常難達成。大模型資料標記員往往是流動性非常高的工作，且很多時候非常依賴標記員的主觀偏好，更考驗標記員的素質。

短期也許會像上方從業者說的「我不會說這（RLAIF）降低人工標記重要性，但有一點可以肯定，人工智慧回饋的RL可降低成本。人工標記對廣泛化仍非常重要，RLHF＋RLAIF混合法比任何單一法要好。」

（本文由 授權轉載；首圖來源：shutterstock）