OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同

📖阅读时长：15分钟

🕙发布时间：2025-02-04

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DeepSeek-R1论文让整个AI社区都高度关注。据说这是一篇具有革命性的论文，或许能在 “注意力就是你所需要的” 这一经典理论的传承中占据一席之地。

DeepSeek-R1论文为何如此重要？

它提出了一种新颖的理念，即运用简单的 “强化学习” 来训练诸如DeepSeek-R1这样的大语言模型（LLM）。

没什么复杂高深的，就是普通的强化学习。

但是等等，其他大语言模型不也在以某种方式使用强化学习吗？对吧？

没错，就连OpenAI或Meta的大语言模型也采用了某种形式的强化学习，但不是DeepSeek-R1所使用的这种简单的强化学习。

在这篇文章中，我们将尝试探究这两种模型所使用的强化学习有何不同。

基于人类反馈的强化学习（OpenAI及其他大语言模型）

基于人类反馈的强化学习（RLHF）是一种用于训练大语言模型（LLM）的复杂技术，OpenAI开发的模型就采用了这种技术。它涉及一个迭代过程，在这个过程中持续收集人类反馈，并利用这些反馈来提升模型的性能。以下是根据搜索结果中获取的信息，对RLHF用于大语言模型训练的详细解释：

1. 初始阶段：这个过程从选择一个预训练模型作为主要的大语言模型开始。这个初始模型是基础，有助于确定并标记正确的行为。预训练模型总体上需要较少的训练数据，能实现更快的训练速度。
2. 人类反馈：在初始模型训练完成后，人类评估人员会使用各种指标来评估其性能。这些评估人员会给出分数，用以表明模型生成输出的质量或准确性。然后，AI系统会利用这些反馈来创建一个用于强化学习的奖励系统。
3. 奖励建模：一个被称为奖励模型的独立模型会利用人类反馈进行训练。这个模型会根据感知到的质量对不同的输出进行排序。奖励模型本质上是通过将更高的奖励与更理想的响应相关联，来教会主要模型哪些响应更值得被生成。
4. 强化学习：然后，主要模型会利用奖励模型的输出进行微调。它会从奖励模型那里获得一个质量分数，并利用这个分数来提升自己在未来任务中的表现。这个过程中，主要模型会尝试最大化它所收到的累积奖励信号，从而学会生成更好的输出。
5. 迭代改进：RLHF是一个持续进行的过程，模型会从人类的响应和反馈中学习。随着时间的推移，这种人类知识与机器学习的结合会产生更准确、更高效的结果。

RLHF的优势

RLHF对于提升大语言模型的相关性和准确性特别有帮助，尤其是在像谷歌的Bard和ChatGPT这样的聊天机器人中。它能帮助这些模型更好地理解用户意图，生成更自然、上下文更准确的回复。这项技术在减少生成式AI的错误方面也起着关键作用，确保模型避免生成有害内容。

RLHF存在的问题

然而，RLHF也带来了一些挑战，比如收集人类反馈的成本较高、人类评估具有主观性，以及模型可能会想出办法欺骗人类专家或绕开他们的反馈。尽管存在这些挑战，RLHF仍然是训练能够更准确、更安全地与人类交互的生成式AI的重要技术。

基于GRPO算法的更简单强化学习

更简单的强化学习，GRPO（DeepSeek-R1）

我已经非常深入地解释过在DeepSeek-R1的训练中是如何使用强化学习的。你可以在下面进一步了解。

不过，这篇文章的主要目的是突出RLHF和GRPO算法之间的差异。

RLHF与简单强化学习（GRPO）对比

1. 目标

   • OpenAI（RLHF）：主要目标是让AI模型符合人类偏好。这需要训练模型，使其理解并以符合人类价值观和期望的方式做出响应。
   • DeepSeek（更简单的强化学习）：重点在于针对特定任务的指标进行优化。这意味着模型被训练在特定任务上表现出色，以在这些特定领域实现性能最大化。

2. 应用范围

   • OpenAI（RLHF）：这种方法应用广泛且通用，旨在在各种应用和场景中都能实现模型与人类偏好的匹配。
   • DeepSeek（更简单的强化学习）：应用范围较窄且针对特定任务，为特定任务而非通用用途对模型进行优化。

3. 复杂性

   • OpenAI（RLHF）：这种方法很复杂，需要人类反馈、奖励建模以及先进的强化学习技术。它涉及一个更为复杂的过程，以确保模型的响应符合人类偏好。
   • DeepSeek（更简单的强化学习）：复杂度较低，采用轻量级、专注于任务的强化学习。这种方法对于特定任务来说更直接、更精简。

4. 资源需求

   • OpenAI（RLHF）：资源需求很高，因为这个过程计算成本高昂。实施和维护它需要大量的计算能力和资源。
   • DeepSeek（更简单的强化学习）：这种方法资源需求较低，高效且具有成本效益。它的设计更易于使用和部署。

5. 应用场景

   • OpenAI（RLHF）：应用场景是通用人工智能，比如ChatGPT，在这种场景下，模型需要以一种自然且符合人类期望的方式与用户互动。
   • DeepSeek（更简单的强化学习）：应用场景是特定行业的应用，在这种场景下，模型是为在特定领域或特定任务中实现最佳性能而定制的。

总结

总的来说，OpenAI的RLHF是一种复杂、资源密集型的方法，旨在创建在广泛应用中都能与人类偏好紧密匹配的AI模型。它非常适合需要自然、直观地与人类交互的通用人工智能。另一方面，DeepSeek的简单强化学习是一种更具针对性、更高效的方法，专为优化特定行业内特定任务的性能而设计。它复杂度较低且成本效益更高，对于希望在特定领域部署AI解决方案的机构来说，是一个切实可行的选择。

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