在对齐 AI 时，为什么在线方法总是优于离线方法？

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在对齐 AI 时，为什么在线方法总是优于离线方法？

 

重点标签 AI对齐、在线强化学习、离线算法、DeepMind研究、实证分析

文章摘要

DeepMind的最新研究深入探讨了在线强化学习（RLHF）与离线方法在AI对齐问题上的性能差异。这项实证研究基于一系列假设验证，旨在理解为何在线方法通常优于离线方法。研究团队采用了统一的衡量指标——KL散度，以校准不同算法间的性能比较。实验结果显示，在相同的优化预算下，在线算法的性能普遍优于离线算法，这与古德哈特定律的预测相符合，即性能指标一旦成为目标，其有效性便会降低。

研究团队进一步提出了多个假设来探究性能差异的根源，包括数据覆盖情况、离线数据集的质量、分类能力、损失函数类型以及策略网络规模的影响。通过对照实验，团队发现，尽管离线策略在分类任务上表现更佳，其生成的响应质量却不如在线策略。此外，实验还表明，仅通过扩展模型规模并不能解决采样问题，而策略采样对于模型对齐具有根本的重要性。

这项研究为RLHF实践者提供了有价值的见解，挑战了现有的AI对齐实践，并为更有效的AI对齐方法铺平了道路。研究结果强调了在线RLHF算法依赖于学习后的奖励模型，这与常规强化学习设置存在根本性差异。同时，RLHF算法中采用的上下文赌博机设计和正则化措施，可能影响离策略学习问题的严重程度。通过这项研究，DeepMind为AI对齐领域的理论和实践提供了新的视角和深入的理解。

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原文作者: 机器之心