英伟达开源大模型对齐框架—NeMo-Aligner

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英伟达开源大模型对齐框架—NeMo-Aligner

 

重点标签 大语言模型、安全对齐、NeMo-Aligner、RLHF、SteerLM

文章摘要

随着大语言模型（LLM）如ChatGPT和Midjourney在各个领域的广泛应用，确保其输出内容的安全性和可靠性成为了开发人员面临的重要挑战。传统的监督式微调方法在面对参数庞大的模型时效果并不理想。为了解决这一问题，英伟达的研究人员开源了安全对齐框架NeMo-Aligner，该框架集成了多种技术，包括人类反馈强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）、SteerLM和自我对弈微调等，旨在提升模型的安全性能和稳定输出。

NeMo-Aligner框架的两个核心对齐方法：

1. RLHF（人类反馈强化学习）：作为NeMo-Aligner的核心模块，RLHF通过人类反馈引导大模型学习，使其输出更符合人类的价值观和偏好。RLHF的训练过程分为三个阶段：
– 初始阶段：从预训练的基础模型开始，进行监督微调，以生成符合用户指令的回复。
– 奖励模型训练阶段：使用人类偏好数据训练奖励模型，最大化预测奖励与人类偏好的一致性。
– 策略优化训练：基于奖励模型，通过近端策略算法（PPO）进行优化训练，防止策略偏离起始点太远。

2. SteerLM：通过引导大模型的生成流程实现安全对齐，使用“引导信号”的指导策略。开发者可以准备包含输入提示和期望输出的数据集，根据这些数据生成引导信号，从而控制生成文本的风格、主题、情感等内容。SteerLM可以应用于多轮AI对话、文本摘要和机器翻译等任务，引导模型生成更符合预期的响应。

本文介绍了NeMo-Aligner框架及其两个核心对齐方法，旨在帮助开发人员提升大语言模型的安全性能和稳定输出。开源地址和论文地址分别提供了更多详细信息和技术细节。

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原文作者: AIGC开放社区