为什么 DeepSeek-R1 如此重要？它引入了一种新颖的想法，即使用简单的 “强化学习” 来训练LLMs，就像 DeepSeek-R1 一样。
RLHF （OpenAI 和其它的LLMs）来自人类反馈的强化学习 （RLHF） 是一种复杂的技术，用于训练大型语言模型 （LLMs），例如由 OpenAI 开发的模型。它涉及一个迭代过程，其中不断收集和利用人工反馈来提高模型的性能。以下是根据搜索结果中的信息，详细说明了如何使用 RLHF 进行LLM训练：
初始阶段：该过程从选择预先训练的模型作为主 LLM.这个初始模型作为基础，有助于确定和标记正确的行为。预训练模型总体上需要较少的训练数据，从而加快训练速度。人工反馈：在训练初始模型后，人工评估员使用各种指标评估其性能。这些赋值器提供的分数表示模型生成的输出的质量或准确性。然后，AI 系统使用此反馈创建用于强化学习的奖励系统。奖励建模：一个单独的模型（称为奖励模型）使用人工反馈进行训练。该模型根据其感知质量对不同的输出进行排名。奖励模型本质上是通过将它们与更高的奖励相关联来教授哪些响应更可取的主要模型。强化学习：然后使用奖励模型的输出对主模型进行微调。它从奖励模型中获得质量分数，用于提高其在未来任务中的性能。这个过程涉及主模型试图最大化它接收到的累积奖励信号，从而学习产生更好的输出。迭代改进：RLHF 是一个持续的过程，模型从人类响应和反馈中学习。随着时间的推移，人类知识和机器学习的这种结合会产生更准确、更高效的结果。RLHF 的好处RLHF 对于提高 LLMs的相关性和准确性特别有益，尤其是在 Google 的 Bard 和 ChatGPT 等聊天机器人中。它可以帮助这些模型更好地理解用户意图，并生成更自然且上下文正确的响应。该技术在减少生成式 AI 中的错误方面也发挥着至关重要的作用，确保模型避免生成有害内容。
RLHF 问题然而，RLHF 也带来了挑战，例如收集人类反馈的成本、人类评估的主观性以及模型设计方法来欺骗人类专家或绕过他们的反馈的可能性。尽管存在这些挑战，RLHF 仍然是训练生成式 AI 的重要技术，它可以更准确、更安全地与人类交互。
更简单的 RL、GRPO （DeepSeek-R1）我已经深入解释了如何在 DeepSeek-R1 的训练中使用强化学习。您可以在下面探索它：
但是，本文的主要目的是强调 RLHF 和 GRPO 算法之间的差异。
RLHF 金额简单 RL （GRPO）目标OpenAI （RLHF）：主要目标是使 AI 模型与人类偏好保持一致。这涉及训练模型以符合人类价值观和期望的方式理解和响应。DeepSeek（更简单的 RL）：重点是针对特定于任务的指标进行优化。这意味着模型经过训练，可以在特定任务上表现良好，从而最大限度地提高这些特定领域的性能。范围OpenAI （RLHF）：该方法范围广泛且通用，旨在在各种应用程序和方案中保持一致。DeepSeek（更简单的 RL）：范围狭窄且特定于任务，针对特定任务而不是一般用途优化模型。复杂性OpenAI （RLHF）：这种方法很复杂，需要人工反馈、奖励建模和高级 RL 技术。它涉及一个更复杂的过程，以确保模型的响应与人类的偏好保持一致。DeepSeek（更简单的 RL）：复杂度较低，利用轻量级、以任务为中心的 RL。对于特定任务，此方法更直接、更简化。资源要求OpenAI （RLHF）：资源要求很高，因为该过程的计算成本很高。它需要大量的计算能力和资源来实施和维护。DeepSeek（更简单的 RL）：该方法对资源的要求较低，因此效率高且具有成本效益。它旨在更易于访问和部署。用例OpenAI （RLHF）：用例是通用 AI，例如 ChatGPT，其中模型需要以感觉自然且符合人类期望的方式与用户交互。DeepSeek（更简单的 RL）：该用例是特定于行业的应用程序，其中模型经过定制，可在特定领域或特定任务中实现最佳执行。总结总之，OpenAI 的 RLHF 是一种复杂的资源密集型方法，旨在创建与人类偏好密切相关的 AI 模型，适用于广泛的应用程序。它非常适合需要自然、直观地与人类交互的通用 AI。另一方面，DeepSeek 更简单的 RL 是一种更集中、更高效的方法，旨在优化特定行业内特定任务的性能。它更简单且更具成本效益，使其成为希望在特定领域部署 AI 解决方案的组织的实际选择。
