2 月底，Meta 开源了一个大模型系列 LLaMA（直译为羊驼），参数量从 70 亿到 650 亿不等，被称为 Meta 版 ChatGPT 的雏形。之后斯坦福大学、加州大学伯克利分校等机构纷纷在 LLaMA 的基础上进行「二创」，陆续推出了 Alpaca、Vicuna 等多个开源大模型，一时间「羊驼」成为 AI 圈顶流。开源社区构建的这些类 ChatGPT 模型迭代速度非常快，并且可定制性很强，被称为 ChatGPT 的开源平替。
然而，ChatGPT 之所以能在文本理解、生成、推理等方面展现出强大的能力，是因为 OpenAI 为 ChatGPT 等大模型使用了新的训练范式 ——RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习的方式依据人类反馈优化语言模型。使用 RLHF 方法，大型语言模型可与人类偏好保持对齐，遵循人类意图，最小化无益、失真或偏见的输出。但 RLHF 方法依赖于大量的人工标注和评估，通常需要数周时间、花费数千美元收集人类反馈，成本高昂。
现在，推出开源模型 Alpaca 的斯坦福大学又提出了一种模拟器 ——AlpacaFarm（直译为羊驼农场）。AlpacaFarm 能在 24 小时内仅用约 200 美元复制 RLHF 过程，让开源模型迅速改善人类评估结果，堪称 RLHF 的平替。
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AlpacaFarm 试图快速、低成本地开发从人类反馈中学习的方法。为了做到这一点，斯坦福的研究团队首先确定了研究 RLHF 方法的三个主要困难：人类偏好数据的高成本、缺乏可信赖的评估、缺乏参考实现。
为了解决这三个问题，AlpacaFarm 构建了模拟注释器、自动评估和 SOTA 方法的具体实现。目前，AlpacaFarm 项目代码已开源。
- GitHub 地址：https://github.com/tatsu-lab/alpaca_farm
- 论文地址：https://tatsu-lab.github.io/alpaca_farm_paper.pdf
如下图所示，研究人员可以使用 AlpacaFarm 模拟器快速开发从人类反馈数据中学习的新方法，也能将已有 SOTA 方法迁移到实际的人类偏好数据上。
模拟注释器
AlpacaFarm 基于 Alpaca 数据集的 52k 指令构建，其中 10k 指令用于微调基本的指令遵循模型，剩余的 42k 指令用于学习人类偏好和评估，并且大部分用于从模拟注释器中学习。该研究针对 RLHF 方法的注释成本、评估和验证实现三大挑战，逐一提出解决方法。
首先，为了减少注释成本，该研究为可访问 API 的 LLM（如 GPT-4、ChatGPT）创建了 prompt，使得 AlpacaFarm 能够模拟人类反馈，成本仅为 RLHF 方法收集数据的 1/45。该研究设计了一种随机的、有噪声的注释方案，使用 13 种不同的 prompt，从多个 LLM 提取出不同的人类偏好。这种注释方案旨在捕获人类反馈的不同方面，如质量判断、注释器之间的变化性和风格偏好。
该研究通过实验表明 AlpacaFarm 的模拟是准确的。当研究团队使用 AlpacaFarm 训练和开发方法时，这些方法与使用实际人类反馈训练和开发的相同方法排名非常一致。下图显示了由 AlpacaFarm 模拟工作流和人类反馈工作流产生的方法在排名上的高度相关性。这一特性至关重要，因为它说明从模拟中得出的实验结论在实际情况下也有可能成立。
除了方法层面的相关性，AlpacaFarm 模拟器还可以复制奖励模型过度优化等定性现象，但以此针对代理奖励（surrogate reward）的持续 RLHF 训练可能会损害模型性能。下图是在人类反馈 (左) 和 AlpacaFarm (右) 两种情况下的该现象，我们可以发现 AlpacaFarm 最初捕获了模型性能提升的正确定性行为，然后随着 RLHF 训练的持续，模型性能下降。
评估
在评估方面，研究团队使用与 Alpaca 7B 的实时用户交互作为指导，并通过结合几个现有公共数据集来模拟指令分布，包括 self-instruct 数据集、anthropic helpfulness 数据集和 Open Assistant、Koala 和 Vicuna 的评估集。使用这些评估指令，该研究比较了 RLHF 模型与 Davinci003 模型的响应（response）情况，并使用一个分值度量 RLHF 模型响应更优的次数，并将这个分值称为胜率（win-rate）。如下图所示，在该研究的评估数据上进行的系统排名量化评估表明：系统排名和实时用户指令是高度相关的。这一结果说明，聚合现有的公开数据能实现与简单真实指令相近的性能。
参考方法
对于第三个挑战 —— 缺少参考实现，研究团队实现并测试了几种流行的学习算法 (如 PPO、专家迭代、best-of-n 采样)。研究团队发现在其他领域有效的更简单方法并不比该研究最初的 SFT 模型更好，这表明在真实的指令遵循环境中测试这些算法是非常重要的。
根据人工评估，PPO 算法被证明是最有效的，它将模型与 Davinci003 相比的胜率从 44% 提高到 55%，甚至超过了 ChatGPT。
这些结果表明，PPO 算法在为模型优化胜率方面是非常有效的。需要注意的是，这些结果是特定于该研究的评估数据和注释器得出的。虽然该研究的评估指令代表了实时用户指令，但它们可能无法涵盖更具有挑战性的问题，并且并不能确定有多少胜率的改进来源于利用风格偏好，而不是事实性或正确性。例如，该研究发现 PPO 模型产生的输出要长得多，并且通常为答案提供更详细的解释，如下图所示：
总的来说，使用 AlpacaFarm 在模拟偏好上训练模型能够大幅改善模型的人类评估结果，而不需要让模型在人类偏好上重新训练。虽然这种迁移过程比较脆弱，并且在效果上仍略逊于在人类偏好数据上重新训练模型。但能在 24 小时内，仅用 200 美元就复制出 RLHF 的 pipeline，让模型迅速提升人类评估性能，AlpacaFarm 这个模拟器还是太香了，是开源社区为复刻 ChatGPT 等模型的强大功能做出的又一努力。
