Comparison Between RLHF and RLAIF in Fine-Tuning a Large Language Model

Abstract: Denna artikel undersöker fördelarna, nackdelarna och skillnaderna mellan förstärkningsinlärning från mänsklig återkoppling (RLHF) och förstärkningsinlärning från AI-återkoppling (RLAIF) i kontexten av finjustering av en stor språkmodell. RLHF har vanligtvis använts för att anpassa språkmodeller efter mänskliga preferenser genom att inkludera mänsklig feedback, medan RLAIF föreslår att man använder en AI-baserad metod för att ersätta mänsklig återkoppling. Studien fokuserar på resursanvändning, tidsåtgång och slutresultat genom att tillämpa dessa metoder på en språkmodell tränad inom området psykologi. Undersökningen jämför de två tillvägagångssätten baserat på deras förmåga att förbättra språkmodellen och anpassa den efter fördefinierade mänskliga preferenser. Ur ett samhälleligt och organisatoriskt perspektiv erbjuder RLAIF potentiella fördelar såsom ökad tids- och resurseffektivitet om det bevisas vara effektivt. Målet med denna forskning är att ge en omfattande förståelse för fördelarna, nackdelarna och skillnaderna mellan RLHF och RLAIF, så att de som är intresserade av att implementera någon av metoderna kan fatta informerade beslut baserade på sina mål och begränsningar. Utvärderingen beaktar resursanvändning och prestanda som uppnås genom att tillämpa dessa finjusteringsmetoder på en stor språkmodell. Undersökningen visade att användningen av AI-återkoppling i förstärkningsinlärning överträffade – dock utan statistisk signifikans – mänsklig återkoppling och gav bevis för att RLAIF är ett effektivt alternativ till RLHF. Genom att belysa dessa finjusteringsmetoder och deras effektivitetsparametrar bidrar denna forskning till den pågående utforskningen av optimala tillvägagångssätt för att förbättra stora språkmodeller och anpassa dem efter mänskliga preferenser.