一、前言奖励模型在强化学习中起着至关重要的作用，它决定了智能体如何从与环境的交互中学习并优化策略，以实现预定的任务目标。 二、奖励模型实现之开源数据奖励模型主要包括数据收集、模型训练和开源数据三个方面的实现。本文主要讲解数据收集。 2.1 开源数据针对奖励模型已经有一些开源数据集可以使用，主要包括OpenAI 针对摘要任务提出的Summarize from Feedback 数据集，以及针对WebGPT 任务构建的人类反馈数据集。此外，还有Anthropic 团队提出的HH-RLHF 数据集和斯坦福开放出来的质量判断数据集。
OpenAI 在2020 年就将RLHF 技术引入摘要生成，提出了Summarize from Feedback 数据集。首先通过人类偏好数据训练一个奖励模型，再利用奖励模型训练一个与人类偏好相匹配的摘要模型。该数据集分为两部分：对比部分和轴向部分。 - 对比部分共计17.9 万条数据，标注者从两个摘要中选择一个更好的摘要。
- 轴向部分则有共计1.5 万条数据，使用Likert 量表为摘要的质量评分。
需要注意的是，对比部分仅有训练和验证划分，而轴向部分仅有测试和验证划分。
WebGPT使用人类反馈训练了一个奖励模型，来指导模型提升长文档问答能力，使其与人类的偏好相符。该数据集包含在WebGPT 项目结束时被标记为适合奖励建模的所有对比数据，总计1.9 万条数据。Anthropic 的HH-RLHF 数据集主要分为两大部分。第一部分是关于有用性和无害性的人类偏好数据，共计17 万条。 这些数据的目标是为强化学习的训练提供奖励模型，但并不适合直接用于对话模型的训练，因为这样可能会导致模型产生不良行为。第二部分是由人类生成并注释的红队测试对话。 这部分数据可以帮助我们了解如何对模型进行更深入的鲁棒性测试，并发现哪些攻击方式更有可能成功。 Stanford Human Preferences（SHP）数据集包含38.5 万条来自18 个不同领域的问题和指令，覆盖了从烹饪到法律建议的多个话题。 这些数据衡量了人们对哪个答案更有帮助的偏好，旨在为RLHF 奖励模型和自然语言生成评估模型提供训练语料。具体来说，每条数据都是Reddit 的一篇帖子。 这篇帖子中会有一个问题或指示，以及两条高赞评论作为答案。SHP 数据构造时通过一定的筛选规则，选择点赞更多的评论作为人类更加偏爱的回复。SHP 和Anthropic 的HH-RLHF有所不同。最大的差异在于SHP 里的内容都是Reddit 用户自然产生的，而HH-RLHF 中的内容则是机器生成的。 这意味着这两个数据集的内容风格和特点都大有不同，可以互为补充。 | 
