如今，大语言模型如 ChatGPT 已在人们的生产生活中产生广泛影响。作为训练大语言模型的关键步骤，RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是一种利用强化学习方法从人类反馈中学习的技术。借助 RLHF 技术，大语言模型可与人类偏好保持对齐并遵循人类意图，满足 “有帮助的”、“诚实的” 和 “无害的” 的 3H（Helpful, Honest, Harmless）标准。然而，当前开源社区中复现 RLHF 技术仍具有较大挑战性，相关研究逐渐走向封闭。尚未有团队公开复现 RLHF 所需的数据、代码基准和验证流程，这极大地阻碍了 RLHF 科研的发展。
另一方面，尽管大语言模型的巨大成功得益于 RLHF 技术，但同时也面临着该技术带来的诸多问题。在 RLHF 中，标注员对大语言模型产生的回答进行偏好性打分，通过这些打分形成的偏序关系来训练模型。然而，由于人们的价值观、世界观存在差异，以及每个人所处地域文化、语言、习俗的不同，这些差异在标注过程中可能产生偏见和歧视性数据，导致目前依赖 RLHF 技术取得巨大成功的大语言模型也存在潜在的不安全问题。
为解决上述两个难题，北京大学团队开源了名为 PKU-Beaver（河狸）项目，其开源地址为：https://github.com/PKU-Alignment/safe-rlhf。
该项目首次公开了 RLHF 所需的数据集、训练和验证代码，是目前首个开源的可复现的 RLHF 基准。同时，为解决人类标注产生的偏见和歧视等不安全因素，北京大学团队首次提出了带有约束的价值对齐技术 CVA（Constrained Value Alignment）。该技术通过对标注信息进行细粒度划分，并结合带约束的安全强化学习方法，显著降低了模型的偏见和歧视，提高了模型的安全性。Beaver 使用 GPT4 进行 Evaluation，结果表明，在原有性能保持不变的情况下，Beaver 回复的安全性大幅度提升。
Why “Beaver”
河狸被誉为 “自然界的水坝工程师”，它们善于利用树枝、灌木、石头、泥土等材料修建水坝和小木屋，创造出适宜其他生物居住的湿地环境，成为生态系统中不可或缺的一环。为了保障大语言模型（LLM）的安全性和可靠性，同时适应不同人群广泛的价值观，北京大学团队将本次开源的模型命名为 Beaver（河狸），旨在通过约束的价值对齐技术 CVA 为 LLM 筑起一道堤坝。这一技术可以对标注信息进行细粒度划分，并结合安全强化学习的方法，显著减少模型的偏见和歧视，从而提高模型的安全性。类比河狸在生态系统中的作用，Beaver 模型将为大语言模型的发展提供重要的保障，为人工智能技术的可持续发展做出积极贡献。
本次开源的内容包括：
一、数据集与模型：PKU-SafeRLHF
1. 开源迄今为止最大的多轮 RLHF 数据集，规模达到 100 万条。
2. 开源经 Safe-RLHF 对齐训练得到的 7B 参数的语言模型 ——Beaver，并支持在线部署。
3. 开源了预训练的 Reward Model 和 Cost Model 的模型和参数。
二、首个可复现的 RLHF 基准，PKU-Alignment/safe-rlhf 支持以下功能：
1. 支持 LLM 模型的 SFT（Supervised Fine-Tuning）、RLHF 训练、Safe RLHF 训练。支持目前主流的预训练模型如 LLaMA、OPT 等模型的训练。
2. 支持 Reward Model 和 Cost Model 训练。
3. 提供安全约束满足的多尺度验证方式，支持 BIG-bench、GPT-4 Evaluation 等。
4. 支持参数定制化的 RLHF 和数据集定制接口。
SafeRLHF 与 DeepSpeed-Chat、trlX 等框架的比较
与 DeepSpeed-Chat、trlX 等框架相比，SafeRLHF 是国内首个可复现的 RLHF 基准。自 LLaMA 模型开源以来，开源社区涌现出许多大型开源模型。然而，由于缺乏高质量人类偏好数据集和强化学习（RL）领域积累不足等限制，大部分机构开源的大型模型通常仅限于监督微调（SFT）阶段，很少尝试运用 RLHF 技术。Safe-RLHF 不仅提供高质量代码库，还额外公开了 RLHF 所需的多轮数据，旨在帮助高校和企业充分研究 RLHF 技术。此外，Safe-RLHF 将安全强化学习（Safe RL）技术引入 RLHF 训练中，为大型模型的训练和对齐提供了新的研究范式。
Safe RLHF vs. RLAIF (Constitutional AI、Self-Align)
目前，实现对齐技术的方法主要有以下三种：
1. 在 LLM 预训练阶段，通过人工筛选和数据清洗，获取更高质量的数据。
2. 在微调（SFT 和 RLHF）阶段，增加更加多元且无害的用户指令和人类偏好模型进行对齐。
3. 在输出阶段使用奖励模型进行 reject sampling，提高输出质量和安全性。或者在上线的产品中，直接基于一定规则进行检测，拒绝回应用户的输入。
然而，这些方法各自存在一些缺陷。第一种方法只能解决部分安全问题，需要大量人力和财力来获得高质量的数据。第二种方法，由于人们的价值观存在差异和普遍存在的歧视和偏见，RLHF 后的大型语言模型仍存在歧视和偏见问题。第三种方法虽然可以确保模型输出的安全性，但也可能影响模型的帮助性。例如，严格的过滤机制可能会影响用户获得有用或有价值的答案。
因此，引入安全约束并引导 LLM 更符合道德和法律的价值观，是更可靠的方式。然而，这需要我们克服现有技术和方法的局限性，并在 RLHF 中结合多种技术和方法，以实现更加全面的安全性约束。目前还有另一种技术路线被提及，即引入 AI 标注来替代 RLHF 步骤中的人类标注，即 RLAIF。例如 GPT-4 使用的基于规则的奖励模型 (RBRM) 和利用 AI 进行指正和修改生成内容的 “Constitutional AI”(Bai et al., 2022)。然而，从作者的角度来看，这个方法有很多限制和缺点，原因有三个方面。
首先，当前即使最先进的大语言模型，例如 GPT-4 也不能完全避免歧视、偏见的不安全的输出。并且在不同的地域文化、风土人情的差异以及一些少数群体的敏感问题中，大型语言模型也未必拥有足够的认识。事实上，在实验过程中，笔者发现 AI 打分模型会偏好大预言模型的输出而非人类的回答，这为 RLAIF 技术的可行性带来了很大的挑战。
其次，现有公开较强的可访问的大语言模型在安全对其之后，会经常拒绝用户关于可能导致不安全内容的讨论，这些 AI 模型无法对安全类型问题的标准提供有效帮助。
再者，人类偏好是一个相当模糊的概念，很难用语言精确描述，例如如何定义 “冒犯” 等。使用 AI 进行标注，非常重要的一点是需要模型具有非常强大的逻辑推理能力。目前基于模型自标注自对齐的方法一般需要模型根据上下文，基于精心设计的规则提示词外加思维链 (CoT, Chain-of-Thought) 技术引导推理得出标注结果。就目前大模型发展现状来看，无论是开源还是闭源的大语言模型，它们还无法完成稍微复杂一些的逻辑推理问题。这一重要挑战仍待解决。
综上，作者认为 AI 的自标注自对齐以及反思等机制可以作为人类数据增广的有效方式，是 RLHF 的有机补充。但如果只用 AI 生成的数据，可能导致会逐渐偏离人类社会的价值观，可能带来潜在的危险后果。
带有约束的价值对齐技术
约束价值对齐技术的目标是将强化学习（RL）智能体的意图与安全行为模式对齐，这类似于安全强化学习（Safe RL）。智能体通过从环境中获得反馈来学习寻找最优策略，同时满足最小化意外伤害或不安全行为的风险要求。在 RLHF 阶段，考虑将涉及偏见、歧视、隐私等有害或不诚实的方面设计成代价函数，同时将模型回答的质量抽象成奖励函数。此外，还可以更细致地划分人类标注数据，以将大型语言模型对齐到符合道德和法律约束的价值观中。用更简洁的数学描述，基于人类反馈的强化学习，其目标是奖励最大化，
而约束价值对齐技术中则是带约束的奖励最大化，即旨在满足约束的前提下进行奖励优化：
其中 R(·) 和 C(·) 分别是奖励和代价函数，它们可以是一些基于规则的函数或神经网络等。它们被认为是人类偏好的代理，其一般由人类偏好数据集训练得来。
Beaver 对比 Alpaca
参照 Vicuna 模型的评估方法，利用 GPT-4 来评估 Beaver 与 Alpaca 的对比。结果表明，与 Alpaca 相比，Beaver 在与安全相关的多个维度表现有显著改善。面对相同用户输入，GPT-4 更倾向于认为 Beaver 的回答更加安全。
Alpha-7B 与经过 Safe RLHF 技术对齐后的 Beaver-7B 模型在面对相同问题时，回答更加安全正面，且不会出现直接拒绝回答的情况。
Beaver-7B 既保留了 Alpaca 等模型帮助性（Helpful）的能力，与此同时对不安全的问题也能给出更加安全无害的回答和建议（Harmless）。
人类标注的大规模安全数据集
当下，科研界和开源社区对于 RLHF 的多轮训练、数据量和训练细节了解甚少，数据闭环和模型闭环严重阻碍了大语言模型对齐技术的发展。为了推动学术界对 RLHF 技术的深入研究，PKU-Beaver 开发团队首次公开了包含安全偏好的多轮 RLHF 数据集，规模达到 100 万条，命名为 PKU-SafeRLHF-Datasets。这些数据集包括侮辱、歧视、犯罪、心理伤害、悲观情绪、色情、隐私等十余种维度的约束，用于对 RLHF 技术进行细粒度的约束价值对齐。此外，为了进行多轮微调，开发团队还将公开每轮的初始参数权重、所需数据集和训练参数，以便科研和学术界的复现。PKU-Beaver 开发团队还将开源训练中 reward model (RM) 和 cost model (CM)，用于进行 LLM 的安全性验证。这样的举措将有助于促进 RLHF 技术的发展，同时也为 RLHF 技术在实际应用中的安全性提供了更为可靠的保障。数据集的具体分类如下所示：
本次开源将开源 Safe-RLHF 第一轮的 10K 数据集， Hugging Face 开源地址如下：https://huggingface.co/datasets/PKU-Alignment/PKU-SafeRLHF-10K
如需使用完整的数据集，请填写相关申请：https://forms.gle/6X2PNYPboHGRJwhd9
安全强化学习
在强化学习中，智能体通过探索和利用来学习最优控制策略。然而，在训练初期，智能体需要执行大量的随机探索步骤，其中可能包含一些潜在的危险行为。因此，将 RL 算法应用于实际问题时，安全探索成为一个迫切需要解决的问题。安全强化学习对此问题进行了深入研究，要求智能体在最大化奖励的同时满足指定的安全约束，以期在训练和部署过程中找到安全的策略。这个技术与大型语言模型的安全性问题密切相关，PKU-Beaver 开发团队在带有约束的价值对齐技术具有前期积累，该团队提出的多智能体带约束策略优化算法 MACPO 作为业内首个 Safe MARL 算法被发表于 Artificial Intelligence 期刊中；此外，该团队开源的 OmniSafe 也是目前最广泛使用的安全强化学习框架之一，涵盖了 On-Policy、Off-Policy、Model-based 等多个 Safe RL 研究领域。其开源地址为：https://github.com/PKU-Alignment/omnisafe。
核心团队
PKU-Beaver 项目团队由北京大学人工智能研究院杨耀东助理教授和王亦洲教授指导，核心成员包括吉嘉铭、潘学海、戴俊韬、孙睿阳、周嘉懿、张柏荣等同学，团队成员深耕强化学习技术，在开源社区 GitHub 上开展了诸多工作，例如 nvitop、 TorchOpt、 OmniSafe、MARLlib 等。
