ChatGPT会取代搜索引擎吗？？(3)

如果我们不断重复第二和第三阶段，很明显，每一轮迭代都使得LLM模型能力越来越强。因为第二阶段通过人工标注数据来增强RM模型的能力，而第三阶段，经过增强的RM模型对新prompt产生的回答打分会更准，并利用强化学习来鼓励LLM模型学习新的高质量内容，这起到了类似利用伪标签扩充高质量训练数据的作用，于是LLM模型进一步得到增强。显然，第二阶段和第三阶段有相互促进的作用，这是为何不断迭代会有持续增强效果的原因。

尽管如此，我觉得第三阶段采用强化学习策略，未必是ChatGPT模型效果特别好的主要原因。假设第三阶段不采用强化学习，换成如下方法：类似第二阶段的做法，对于一个新的prompt，冷启动模型可以产生k个回答，由RM模型分别打分，我们选择得分最高的回答，构成新的训练数据<prompt,answer>,去fine-tune LLM模型。假设换成这种模式，我相信起到的作用可能跟强化学习比，虽然没那么精巧，但是效果也未必一定就差很多。第三阶段无论采取哪种技术模式，本质上很可能都是利用第二阶段学会的RM，起到了扩充LLM模型高质量训练数据的作用。

以上是ChatGPT的训练流程，主要参考自instructGPT的论文，ChatGPT是改进的instructGPT，改进点主要在收集标注数据方法上有些区别，在其它方面，包括在模型结构和训练流程等方面基本遵循instructGPT。可以预见的是，这种Reinforcement Learning from Human Feedback技术会快速蔓延到其它内容生成方向，比如一个很容易想到的，类似“A machine translation model based on Reinforcement Learning from Human Feedback”这种，其它还有很多。但是，我个人认为，在NLP的某个具体的内容生成领域再采用这个技术意义应该已经不大了，因为chatGPT本身能处理的任务类型非常多样化，基本涵盖了NLP生成的很多子领域，所以某个NLP子领域如果再单独采用这个技术其实已经不具备太大价值，因为它的可行性可以认为已经被chatGPT验证了。如果把这个技术应用在比如图片、音频、视频等其它模态的生成领域，可能是更值得探索的方向，也许不久后我们就会看到类似“A XXX diffusion model based on Reinforcement Learning from Human Feedback”,诸如此类，这类工作应该还是很有意义的。

另外一个值得关注的采取类似技术的工作是DeepMind的sparrow，这个工作发表时间稍晚于instructGPT，如果你仔细分析的话，大的技术思路和框架与instructGPT的三阶段基本类似，不过明显sparrow在人工标注方面的质量和工作量是不如instructGPT的。反过来，我觉得sparrow里把回报模型分为两个不同RM的思路，是优于instructGPT的，至于原因在下面小节里会讲。