ChatGPT是如何训练出来的（附源码）

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随着最近 ChatGPT 的大火，越来越多人开始关注其中用到的 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）这一核心思想。

使用强化学习（而非监督学习）的方式更新语言模型，最大的优势是在于能够使得「模型更加自由的探索更新方向，从而突破监督学习的性能天花板」。

关于为什么使用 RL 技术能够达到更好的效果，可以参考下面这个视频中的例子（6:30秒处）：

ChatGPT是怎样被训练出来的？（https://www.zhihu.com/zvideo/1584941670507896832）

在今天这篇文章中，我们将通过一个示例来完成利用「强化学习」更新「语言模型」的任务。

1. 任务描述：利用 RL 训练一个好评生成器

我们设定一个任务目标：学习一个「好评生成器」。

模型接收一段 prompt，例如：刚收到货，感觉

随即，让模型将这段话补全，例如：有点不符合预期，货物很差

prompt: 刚收到货，感觉output 1: 刚收到货，感觉 有 点 不 符 合 预 期 ，不 好output 2: 刚收到货，感觉 挺 无 奈 的 送 货 速 度 不 太 行...

在初始状态下，模型将没有任何偏好的生成答案，这意味着有可能生成一些差评（如上述例子）。

现在，我们将利用强化学习（PPO）的方式来对生成模型进行「好评生成」的训练。

每当模型生成一个句子，我们就给出一个相应的得分（reward），用于表征该条生成评论是否是「正向好评」，如下所示：

output 1: 刚收到货，感觉有 点 不 符 合 预 期 ，不 好                -> 0.2 分output 2: 刚收到货，感觉有 挺 无 奈 的 送 货 速 度 不 太 行          -> 0.1 分output 3: 刚收到货，感觉有 些 惊 喜 于 货 物 质 量                  -> 0.9 分...

随即，我们利用打出的 reward 对生成模型进行迭代。

整个流程如下图所示：

引入判别模型代替人工打分

如果依靠人工为每一个输出打分，这将是一个非常漫长的过程。

如果我们能找到一个判别模型：接收一个句子作为输入，输出这个句子是好评的概率。

那么我们就可以直接利用这个判别模型的输出作为生成句子的 reward。

因此，我们引入另一个「情绪识别模型」来模拟人工给出的分数。

「情绪识别模型」我们选用 transformers 中内置的 sentiment-analysis pipeline 来实现。

该模型基于网络评论数据集训练，能够对句子进行「正向、负向」的情绪判别，如下所示：

我们利用该「情感识别模型」的判别结果（0.0~1.0）作为 GPT 生成模型的 reward，以指导 GPT 模型通过强化学习（PPO）算法进行迭代更新。

2. 训练流程详解

2.1 生成采样（Rollout）

生成采样阶段的目的是为了让当前模型生成一些采样结果。

为了保证生成句子的多样性，我们设定了一个 prompt 池，模型会从中随机选择一个 prompt 来进行答案生成：

# prompt池prompts = [ '刚收到货，感觉', '这部电影很', '说实话，真的很', '这次购物总的来说体验很']...for _ in range(config['batch_size']): random_prompt = random.choice(prompts) # 随机选择一个prompt tokens = gpt2_tokenizer.encode(random_prompt) batch['tokens'].append(tokens) batch['query'].append(random_prompt)query_tensors = [torch.tensor(t).long().to(device) for t in batch["tokens"]]...for i in range(config['batch_size']): gen_len = config['gen_len']

    response = gpt2_model.generate(query_tensors[i].unsqueeze(dim=0),           # 利用当前选择的prompt生成句子

max_new_tokens=gen_len, **gen_kwargs) response_tensors.append(response.squeeze()[-gen_len:])

这一步之后，我们将获得一堆模型的生成结果：

[ '刚收到货，感觉很一般', '这部电影很俗而且很无趣', '这次购物总的来说体验很烂不是我想要的', ...]

2.2 Reward 评估（Evaluation）

在获得了模型生成结果后，我们就可以利用「情感识别模型」进行打分了。

# 情绪识别模型初始化senti_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese')senti_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese')sentiment_pipe = pipeline('sentiment-analysis', model=senti_model, tokenizer=senti_tokenizer, device=pipe_device)...texts = [q + r for q,r in zip(batch['query'], batch['response'])] # 将 prompt 和生成的 response 做拼接pipe_outputs = sentiment_pipe(texts) # 计算正向/负向情感得分

Reward 评估示意图

执行上述代码后，得到每个句子的 reward 得分：

[ 0.4, 0.3, 0.3, ...]

2.3 模型迭代（Optimization）

模型迭代阶段我们会利用 PPO 进行模型参数的更新，更新代码只用一行：

ppo_trainer.step(query_tensors, response_tensors, rewards) # PPO Update

模型迭代示意图

PPO 在更新时一共会计算 2 个 loss：pg_loss、value_loss：

loss_p, loss_v, train_stats = self.loss(logprobs, values, rewards, query, response, model_input)loss = loss_p + loss_vself.optimizer.zero_grad()loss.backward()self.optimizer.step()...

pg_loss

pg_loss 是 PPO 中 actor 的 loss 函数，其通过 discount reward 和 importance ratio 来计算当前 step 的 reward 应该是多少：

其中，importance ratio 是指产生同样的 token，在 active actor model 和 reference actor model 下的概率比值，这也是 PPO 模型中的 Importance Sampling 系数。

for t in reversed(range(gen_len)): nextvalues = values[:, t + 1] if t < gen_len - 1 else 0.0 delta = rewards[:, t] + self.ppo_params['gamma'] * nextvalues - values[:, t] # 优势函数：r + Vnext - V

    lastgaelam = delta + self.ppo_params['gamma'] * self.ppo_params['lam'] * lastgaelam   # GAE, 用于平衡 bias 和 variance

advantages_reversed.append(lastgaelam) advantages = torch.stack(advantages_reversed[::-1]).transpose(0, 1)

logits, _, vpred = self.model(model_input)                                  # 跑一遍模型，得到句子中每个token被选择的概率

logprob = logprobs_from_logits(logits[:,:-1,:], model_input[:, 1:]) # 将概率取log对数ratio = torch.exp(logprob - old_logprobs) # log相减，等同于概率相除pg_losses = -advantages * ratio

value_loss

value_loss 是 PPO 中 critic 的 loss 函数，其目的在于评判每一个 token 被生成后的 value 是多少。

这是因为在 PPO 中需要有一个 critic 网络，为了实现这个效果，我们需要对 GPT 模型进行改造。

我们在 GPT 中加入一个 Value Head，用于将 hidden_size 向量映射到一个 1 维的 value 向量：

class GPT2HeadWithValueModel(GPT2PreTrainedModel): """The GPT2HeadWithValueModel class implements a GPT2 language model with a secondary, scalar head.""" def __init__(self, config): super().__init__(config) config.num_labels = 1 self.transformer = GPT2Model(config) self.lm_head = nn.Linear(config.n_embd, config.vocab_size, bias=False) self.v_head = ValueHead(config) # 添加 Value Head self.init_weights() ...class ValueHead(nn.Module): """The ValueHead class implements a head for GPT2 that returns a scalar for each output token.""" def __init__(self, config): super().__init__() self.summary = nn.Linear(config.hidden_size, 1) # (hidden_size -> 1) ...

value_loss 就应该等于 Value Head 产生的预测值 v_pred 和真实值 r + v_next 之间的差值：

��=||��−(�+��)||

returns = advantages + values # r + v_next - v + v => r + v_nextlogits, _, vpred = self.model(model_input) # 跑一遍语言模型，得到每个 token 的 v_predvf_losses1=(vpred-returns)**2#MSE

3. 实验结果

训练曲线图如下所示，可以看到随着训练推进，模型的 reward 由最早的0.68 -> 0.85 左右：