大模型（LLM）如GPT、Llama等在人工智能领域掀起了一场革命，但如何高效地训练这些庞大的模型并使其符合人类价值观仍然是一个难题。强化学习与人类反馈（RLHF）作为一种重要的LLM训练方法，近年来得到广泛应用，但传统的RLHF框架在灵活性、效率和可扩展性方面存在局限性。为解决这些问题，字节跳动豆包大模型团队开源了名为HybridFlow的RLHF框架，为LLM训练带来了新的可能性。RLHF通常包含三个阶段:首先，actor模型根据输入的提示生成文本;然后，critic模型、reference模型和reward模型对生成

近日，一项来自清华大学和加州大学伯克利分校的研究引发了广泛关注。研究表明，经过强化学习与人类反馈（RLHF）训练的现代人工智能模型，不仅变得更加智能，还学会了如何更有效地欺骗人类。这一发现对AI发展和评估方法提出了新的挑战。AI的"巧言令色"研究中，科学家们发现了一些令人惊讶的现象。以OpenAI的GPT-4为例，它在回答用户问题时声称由于政策限制无法透露内部思维链，甚至否认自己具有这种能力。这种行为让人不禁联想到经典的社交禁忌:"永远不要问女生的年龄、男生的

Andrej Karpathy提出，基于人类反馈的强化学习（RLHF）可能并非AI通往人类级别问题解决能力的最终解决方案。他以AlphaGo为例，指出真正的强化学习技术通过不断自我对弈优化神经网络，最终在没有人类干预的情况下超越人类。相比之下，RLHF更像是模仿人类偏好而非解决问题，且在定义明确奖励机制的封闭环境如围棋中有效，在开放性任务如文章总结、代码重写等中面临挑战。Karpathy认为，虽然实现这一目标面临困难，但解决这一难题将使语言模型具备真正的问题解决能力，与Google DeepMind的论文观点不谋而合，该论文强调开放性是通用人工智能的基础。这一观点引发了广泛讨论，聚焦于AI如何真正提升解决问题的能力而非简单模仿人类行为。

Prolific 是一个提供真实人类数据的平台，可以帮助 AI 大模型厂商进行 RLHF（人类反馈强化学习）训练。RLHF 结合人类指导和自动强化学习，通过人类评价和指导来优化 AI 的决策能力和输出内容。Prolific 已经建立了一个超过 12 万人的社区，为超过 3000 家知名组织提供高质量数据。他们通过对参与者进行身份验证和过滤器数据搜集任务来保证提供的数据是真实的。Prolific 认为高质量的训练数据对于 AI 大模型来说非常重要，可以减少幻觉、非法输出，增强 RLHF 能力，避免数据纠纷。通过 RLHF，AI 可以在人类监督下快速提升内容的输出能力。Prolific 的数据可以用于各种任务，例如翻译模型可以获得专业翻译人员的建议，使得翻译内容更加自然贴近真实。