2 月底，Meta 開源了一個大模型系列 LLaMA（直譯為羊駝），參數量從 70 億到 650 億不等，被稱為 Meta 版 ChatGPT 的雛形。之后斯坦福大學、加州大學伯克利分校等機構紛紛在 LLaMA 的基礎上進行「二創」，陸續推出了 Alpaca、Vicuna 等多個開源大模型，一時間「羊駝」成為 AI 圈頂流。開源社區構建的這些類 ChatGPT 模型迭代速度非常快，并且可定制性很強，被稱為 ChatGPT 的開源平替。

然而，ChatGPT 之所以能在文本理解、生成、推理等方面展現出強大的能力，是因為 OpenAI 為 ChatGPT 等大模型使用了新的訓練范式 ——RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以強化學習的方式依據人類反饋優化語言模型。使用 RLHF 方法，大型語言模型可與人類偏好保持對齊，遵循人類意圖，最小化無益、失真或偏見的輸出。但 RLHF 方法依賴于大量的人工標注和評估，通常需要數周時間、花費數千美元收集人類反饋，成本高昂。

現在，推出開源模型 Alpaca 的斯坦福大學又提出了一種模擬器 ——AlpacaFarm（直譯為羊駝農場）。AlpacaFarm 能在 24 小時內僅用約 200 美元復制 RLHF 過程，讓開源模型迅速改善人類評估結果，堪稱 RLHF 的平替。

AlpacaFarm 試圖快速、低成本地開發從人類反饋中學習的方法。為了做到這一點，斯坦福的研究團隊首先確定了研究 RLHF 方法的三個主要困難：人類偏好數據的高成本、缺乏可信賴的評估、缺乏參考實現。

為了解決這三個問題，AlpacaFarm 構建了模擬注釋器、自動評估和 SOTA 方法的具體實現。目前，AlpacaFarm 項目代碼已開源。

• GitHub 地址：https://github.com/tatsu-lab/alpaca_farm
• 論文地址：https://tatsu-lab.github.io/alpaca_farm_paper.pdf

如下圖所示，研究人員可以使用 AlpacaFarm 模擬器快速開發從人類反饋數據中學習的新方法，也能將已有 SOTA 方法遷移到實際的人類偏好數據上。

模擬注釋器

AlpacaFarm 基于 Alpaca 數據集的 52k 指令構建，其中 10k 指令用于微調基本的指令遵循模型，剩余的 42k 指令用于學習人類偏好和評估，并且大部分用于從模擬注釋器中學習。該研究針對 RLHF 方法的注釋成本、評估和驗證實現三大挑戰，逐一提出解決方法。

首先，為了減少注釋成本，該研究為可訪問 API 的 LLM（如 GPT-4、ChatGPT）創建了 prompt，使得 AlpacaFarm 能夠模擬人類反饋，成本僅為 RLHF 方法收集數據的 1/45。該研究設計了一種隨機的、有噪聲的注釋方案，使用 13 種不同的 prompt，從多個 LLM 提取出不同的人類偏好。這種注釋方案旨在捕獲人類反饋的不同方面，如質量判斷、注釋器之間的變化性和風格偏好。

該研究通過實驗表明 AlpacaFarm 的模擬是準確的。當研究團隊使用 AlpacaFarm 訓練和開發方法時，這些方法與使用實際人類反饋訓練和開發的相同方法排名非常一致。下圖顯示了由 AlpacaFarm 模擬工作流和人類反饋工作流產生的方法在排名上的高度相關性。這一特性至關重要，因為它說明從模擬中得出的實驗結論在實際情況下也有可能成立。

除了方法層面的相關性，AlpacaFarm 模擬器還可以復制獎勵模型過度優化等定性現象，但以此針對代理獎勵（surrogate reward）的持續 RLHF 訓練可能會損害模型性能。下圖是在人類反饋 (左) 和 AlpacaFarm (右) 兩種情況下的該現象，我們可以發現 AlpacaFarm 最初捕獲了模型性能提升的正確定性行為，然后隨著 RLHF 訓練的持續，模型性能下降。

評估

在評估方面，研究團隊使用與 Alpaca 7B 的實時用戶交互作為指導，并通過結合幾個現有公共數據集來模擬指令分布，包括 self-instruct 數據集、anthropic helpfulness 數據集和 Open Assistant、Koala 和 Vicuna 的評估集。使用這些評估指令，該研究比較了 RLHF 模型與 Davinci003 模型的響應（response）情況，并使用一個分值度量 RLHF 模型響應更優的次數，并將這個分值稱為勝率（win-rate）。如下圖所示，在該研究的評估數據上進行的系統排名量化評估表明：系統排名和實時用戶指令是高度相關的。這一結果說明，聚合現有的公開數據能實現與簡單真實指令相近的性能。

參考方法

對于第三個挑戰 —— 缺少參考實現，研究團隊實現并測試了幾種流行的學習算法 (如 PPO、專家迭代、best-of-n 采樣)。研究團隊發現在其他領域有效的更簡單方法并不比該研究最初的 SFT 模型更好，這表明在真實的指令遵循環境中測試這些算法是非常重要的。

根據人工評估，PPO 算法被證明是最有效的，它將模型與 Davinci003 相比的勝率從 44% 提高到 55%，甚至超過了 ChatGPT。

這些結果表明，PPO 算法在為模型優化勝率方面是非常有效的。需要注意的是，這些結果是特定于該研究的評估數據和注釋器得出的。雖然該研究的評估指令代表了實時用戶指令，但它們可能無法涵蓋更具有挑戰性的問題，并且并不能確定有多少勝率的改進來源于利用風格偏好，而不是事實性或正確性。例如，該研究發現 PPO 模型產生的輸出要長得多，并且通常為答案提供更詳細的解釋，如下圖所示：

總的來說，使用 AlpacaFarm 在模擬偏好上訓練模型能夠大幅改善模型的人類評估結果，而不需要讓模型在人類偏好上重新訓練。雖然這種遷移過程比較脆弱，并且在效果上仍略遜于在人類偏好數據上重新訓練模型。但能在 24 小時內，僅用 200 美元就復制出 RLHF 的 pipeline，讓模型迅速提升人類評估性能，AlpacaFarm 這個模擬器還是太香了，是開源社區為復刻 ChatGPT 等模型的強大功能做出的又一努力。