来源：量子位
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
开源大模型火爆，已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。
但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好，比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla，拒绝和用户交朋友。
(相关资料图)
归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么 对齐 （Alignment） ，也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。
为此，港科大LMFlow团队提出全新对齐算法 RAFT ，轻松把伯克利Vicuna-7b模型定制成心理陪伴机器人，从此AI会尽力做你的朋友。
相较于OpenAI所用RLHF对齐算法的高门槛，RAFT(Reward rAnked Fine-Tuning)易于实现，在训练过程中具有较高的稳定性，并能取得更好的对齐效果。
并且任意生成模型都可以用此算法高效对齐， NLP/CV通用 。
用在Stable Diffusion上，还能对齐生成图片和提示词，让模型生成更加符合提示词描述的图片。
另外，团队特别提示RAFT的对齐训练过程中生成与训练过程完全解耦。
这样就可以在生成过程中利用一些 魔法提示词 (magic prompts)，让最终对齐的模型不需要魔法提示词也能得到好的效果。从而大大减少了提示词编写的难度！
可以说，RAFT为AIGC社区的研究者和工作者提供了一种新的可选的AI对齐策略。
OpenAI在ChatGPT前身Instruct论文中介绍了基于人类反馈的强化学习（RLHF）算法。
首先利用人类标注数据训练一个打分器 (reward model)，然后通过强化学习算法（如PPO）来调节模型的行为，使得模型可以学习人类的反馈。
但PPO等强化学习算法高度依赖反向梯度计算，导致训练代价较高，并且由于强化学习通常具有较多的超参数, 导致其训练过程具有较高的不稳定性。
相比之下，RAFT算法通过使用奖励模型对大规模生成模型的生成样本进行排序，筛选得到符合用户偏好和价值的样本，并基于这些样本微调一个对人类更友好的AI模型。
具体而言，RAFT分为三个核心步骤：
（1）数据收集： 数据收集可以利用正在训练的生成模型作为生成器，也可以利用预训练模型（例如LLaMA、ChatGPT，甚至人类）和训练模型的混合模型作为生成器，有利于提升数据生成的多样性和质量。
（2）数据排序： 一般在RLHF中我们都拥有一个与目标需求对齐的分类器或者回归器，从而筛选出最符合人类需求的样本。
（3）模型微调： 利用最符合人类需求的样本来实现模型的微调，使得训练之后的模型能够与人类需求相匹配。
在RAFT算法中，模型利用了更多次采样 (当下采样后用以精调的样本一定时)，和更少次梯度计算（因为大部分低质量数据被reward函数筛选掉了），让模型更加稳定和鲁棒。
同时，在某些情况下, 由于有监督微调本身对于超参数敏感性更低, 有更稳健的收敛性, 在相同reward情况下，RAFT可以拥有更好的困惑度 (perplexity, 对应其生成多样性和流畅性更好）。
完整算法如下所示：
作者在多个任务上进行了实验，首先是正向影评补全。
作者实验发现，给出一个电影评论的起始句，RAFT微调后的大模型可以轻松补齐电影评论，而且更加积极和流畅。
如下图所示，LLaMA未经调整的影评会以随机概率输出正面和负面的评论，RAFT和PPO都能够将评论的态度倾向正面。
在基于Vicuna制作的一个心理陪伴机器人演示中，作者模拟了一个因为考试失利而心情低落的人和机器人在聊天。
可以看到在使用RAFT进行对齐之前，模型说自己没有情感和感情，拒绝和人类交友。
但是在RAFT对齐之后，模型的共情能力明显增强，不断地在安慰人类说，“虽然我是一个AI，但是我会尽力做你的朋友”。
除了在语言模型上的对齐能力以外，作者还在扩散模型上验证了文生图的对齐能力，这是之前PPO算法无法做到的事情。
原始Stable Diffusion在256x256分辨率生成中效果不佳 ，但经过RAFT微调之后不仅产生不错的效果，所需要的时间也仅为原版的20%。
对计算资源不足的AIGC爱好者来说无疑是一个福音。
除了提升256分辨率图片的生成能力以外，RAFT还能够对齐生成图片和提示词，让模型生成更加符合提示词描述的图片。
如下图所示，给出提示词“莫奈风格的猫”，原始的stable diffusion生成的图片里，大多数没有猫，而是生成了“莫奈风格”的其他作品，这是由于“莫奈作品”中鲜有猫的身影，而stable diffusion没有完全理解文本的含义。
而经过RAFT微调后，stable diffusion认识到“猫”的概念，所以每张图片里都会有猫的身影。
RAFT来自香港科技大学统计和机器学习实验室团队，也是开源LMFlow模型微调框架的一次重大升级。
LMFlow包括完整的训练流程、模型权重和测试工具。您可以使用它来构建各种类型的语言模型，包括对话模型、问答模型和文本生成模型等。
自框架发布两周以来，LMFlow团队仍在进行着密集的迭代，并在4月9号正式上线了RAFT算法，补齐了AI对齐的训练流程。
LMFlow框架的逐步完善，将更加便利于科研人员和开发者在有限算力下微调和部署大模型。
论文：https://arxiv.org/abs/2304.06767
GitHub：https://github.com/OptimalScale/LMFlow
文档： https://optimalscale.github.io/LMFlow/examples/raft.html
— 完 —
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