Datawhale干貨
作者：太子長琴，算法工程師，Datawhale成員
ChatGPT 剛剛出來時，業(yè)內(nèi)人士一致認為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是一個非常關鍵的因素。且不論這個結(jié)論在 ChatGPT 這里是否正確，但高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對模型大有裨益卻是公認的。而且，我們也可以從公開的 InstructGPT 標注指南中對此窺探一二。
本文主要就圍繞這份指南進行介紹，主要包括以下幾個方面內(nèi)容：
根據(jù) ChatGPT 博客（相關文獻【1】）的介紹，主要是前兩個步驟需要標注數(shù)據(jù)：第一步的有監(jiān)督微調(diào) SFT（supervised fine-tuning）和第二步的 RM（Reward Model）。
第一步需要對樣本中的 Prompt 編寫人工答案，這是高度人工參與過程，而且對標注人員要求很高；
第二步則是對模型給出的多個（4-9 個）輸出進行排序，這個對標注人員要求稍微沒那么高，但其實也得熟悉一整套標準，否則很容易排出與預期不一致的結(jié)果。另外需要注意的是，會從 K 個中取出 2 個的所有組合作為訓練數(shù)據(jù)。
我們再來考慮整體的設計。首先是數(shù)據(jù)。一般考慮如下一些問題：
接下來是標注人員。最關鍵的是讓所有標注人員明白標注標準，這是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵，其中少不了細致的規(guī)范、嚴格的篩選和進一步的培訓。一般考慮以下幾個問題：
標注規(guī)范，本文的核心，主要介紹：
最后是關于個人對標注工作的一些思考，有些補充內(nèi)容會夾雜在上面的內(nèi)容中，不過這部分我們會統(tǒng)一做下總結(jié)。
數(shù)據(jù)來源主要包括兩個：OpenAI API 提交的 Prompt 和標注人員編寫的 Prompt。API 的數(shù)據(jù)主要來自 Playground【相關文獻2】，因為在用戶每次切換到 InstructGPT 模型時，都會彈出一條警告信息，指出這些模型的 Prompt 會被用于訓練新版本。沒有使用正式產(chǎn)品中 API 的數(shù)據(jù)，這應該是出于客戶隱私和相關法律的考慮。
對于從 API 拿到的數(shù)據(jù)，去除那些共享很長前綴的重復 Prompt，并且每個用戶的 Prompt 最多 200 個，這些主要是為了保證數(shù)據(jù)的多樣性。同時，基于用戶 ID 對數(shù)據(jù)集進行劃分，保證驗證集和測試集中不包含訓練集中用戶的 Prompt。另外，為了避免模型學習到潛在的敏感用戶信息，會過濾掉所有包含個人身份信息的 Prompt。
標注人員編寫的 Prompt 主要用來訓練最初的 InstructGPT，而且這里的 Prompt 通常用戶不會提交給 API。主要包括三種：
Plain：確保任務有足夠的多樣性的情況下，隨便想任務。
Few-Shot：給出一個 Instruction，編寫多個 (query, response) 對。比如給定 Instruction 為：Give the sentiment for a tweet，query 就是一條真實的 tweet，response 是 “Positive” 或 “Negative”。假設寫了 K 條，前 K-1 對就是上下文。這個格式在 GPT3 論文【相關文獻3】里有提及，也可以參考：GPT3 和它的 In-Context Learning | Yam。
User-based：OpenAI API 的候補名單中有很多用例，編寫這些用例相對應的 Prompt。這一步應該是考慮到用例不夠規(guī)范，需要標注人員重新編寫 Prompt。用例的分布和示例如下：
值得注意的是，這些類型是根據(jù)用戶數(shù)據(jù)歸納整理的，共十種類型（見下表）。
這里，為了進一步理解，我們針對每一類用例羅列了一個例子，如下：
| Use Case | Example |
|---|---|
| brainstorming | What are 10 science fiction books I should read next? |
| classification | Take the following text and rate, on a scale from 1-10, how sarcastic the person is being (1 = not at all, 10 = extremely sarcastic). Also give an explanation {text} Rating: |
| extract | Extract all place names from the article below: {news article} |
| generation | Here’s a message to me: {email} Here are some bullet points for a reply: {message} Write a detailed reply |
| rewrite | Rewrite the following text to be more light-hearted: {very formal text} |
| chat | This is a conversation with an enlightened Buddha. Every response is full of wisdom and love. Me: How can I achieve greater peace and equanimity? Buddha: |
| closed qa | Tell me how hydrogen and helium are different, using the following facts: {list of facts} |
| open qa | Who built the statue of liberty |
| summarization | Summarize this for a second-grade student: {text} |
| other | Look up 'cowboy' on Google and give me the results. |
最終所有的 Prompt 形成三個數(shù)據(jù)集：
SFT 數(shù)據(jù)集中，標注人員編寫的更多。
最后是一些數(shù)據(jù)集相關的描述性統(tǒng)計，包括：按用戶、按 Prompt 長度、按 Prompt 和答案長度等。這里主要列舉按類型 Prompt 的長度情況和 Prompt+答案的長度情況。
平均而言，頭腦風暴和開放式 QA 的 Prompt 比較短，對話、摘要相對較長。
注意，這里是 SFT 的數(shù)據(jù)集（需要 Prompt+答案）。12845+1533（上表） == 11295+1430+1550+103（Table6 SFT 數(shù)據(jù)集）。
小結(jié)
上面對數(shù)據(jù)情況進行了介紹，總的來說并不復雜（可能會比較麻煩）。不過有兩點我們需要特別再說明一下：
這里沒有涉及到的是實時更新，當然主要是指模型的實時更新，不過這需要數(shù)據(jù)的實時更新。ChatGPT 這個超大的模型可能暫時不需要，但我們在實際工作中很多模型（尤其是推薦）是小時或分鐘級別更新的。對這種情況，應該在一開始設計的時候?qū)⑦@部分流程考慮進去。這部分更多是設計和工程問題，比如數(shù)據(jù)怎么更新，存儲在哪里，如何獲取，是否需要轉(zhuǎn)換，是否需要定時清理，伸縮性，可用性等多個方面。
數(shù)據(jù)質(zhì)量是模型效果的關鍵，標注人員又是數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。尤其是在目前流行的眾包模式下，標注人員水平參差不齊，如何過濾、篩選標注人員也是一項重要的工作。當然，對于不同的任務，需要的標注人員不完全一樣，所以首先要根據(jù)自己的任務確定一個目標。對于 InstructGPT（ChatGPT 也類似），他們的目標是：選擇一組對不同人口群體的偏好敏感，并且善于識別潛在有害輸出的標注人員。
下面我們來看具體的篩選標準：
對標注人員的篩選，最關鍵的是要明白目的——即本任務需要什么樣的人；然后就是根據(jù)目標設計具體的測驗，這些測驗往往是端到端的，比如上面的兩個一致性，只要他的輸出滿足預期（和我們想要的一樣），那就是 OK 的。
不過我們從這些標準也可以看出敏感言論的重要性，尤其是對像 ChatGPT 這類生成型應用和產(chǎn)品來說，應該是從一開始就要重點考慮的。這塊有個相關的領域：可控文本生成，不過這里的控制更多是反向的——不想生成某類結(jié)果。常用的方案是用一個屬性判別模型將屬性相關信息注入到生成過程中，比如 PPLM【相關文獻5】、Gedi【相關文獻6】。RLHF（Reinforcement Learning from Huamn Feedback）流行之后，除了 InstructGPT【核心文獻1】外，還有一篇出自 Allen AI 的 Quark【相關文獻7】可以關注。
回到標注人員，InstructGPT 對標注人員進行了基本的統(tǒng)計，包括：性別、種族、國家、年齡、最高學歷等。數(shù)據(jù)來自標注人員自愿的匿名調(diào)查，共收集到 19 份。整體男女比例相當，東南亞占了一半以上，大部分在 35 歲以下，本科占了一半以上。我們這里僅列出國家分布情況：
排在前兩位的分別是菲律賓和孟加拉國。這些基本統(tǒng)計可以從側(cè)面提供一些輔助佐證信息，比如國家分布范圍越廣泛，標注結(jié)果的可適用性也越廣。
此外，還有一份對標注人員滿意度的調(diào)查，也出自上面那 19 份。調(diào)查的內(nèi)容包括：說明清晰、任務有趣、任務重復、報酬合理等?？傮w來看，標注人員滿意度較高。
最后，還需要給標注人員一個統(tǒng)一的用戶界面，可以方便地進行各種標注任務。比如 InstructGPT 提供的下面這個頁面，標注人員需要對整體質(zhì)量給一個 Likert 分數(shù)（1-7 分），還需要提供各種元標簽。
需要說明的是，研究人員也使用這一套工具。關于這些元信息，我們在下一節(jié)介紹。
標注規(guī)范是整個標注工作的行為指南，其中最關鍵的是制定標注標準，即明確告訴標注人員，對每個任務期望給出什么結(jié)果。對此，InstructGPT 給出了三個考量指標：有幫助（helpful）、真實性（truthfulness）和無害性（harmlessness）。標注人員的工作是評估模型輸出，確保它們有幫助、真實和無害。需要說明的是，在訓練時，優(yōu)先考慮有幫助作為最重要的標準，但在最終評估時，優(yōu)先考慮真實性和無害性。
關鍵指標
「有幫助」的意思是，輸出應該遵循用戶的意圖，并幫助用戶解決他們的任務。一些有幫助的行為示例（輸出滿足這些的可以認為有幫助）：
「真實性」的意思是，輸出包含準確的信息，不會誤導用戶。一些真實性行為的實例：
「無害性」的意思是，輸出不應導致：對人造成身體、心理或社會傷害；設備或財產(chǎn)的損壞或丟失；環(huán)境破壞；對人類福祉所必需的機構(gòu)或資源有害等。 一些無害行為的例子：
對結(jié)果的評估需要對這三個指標進行權衡，這取決于不同的任務。下面是一些權衡的指導方針：
對于邊界 Case 的指導原則是：你更愿意從試圖幫助你完成此任務的客戶助理那里收到哪種輸出？這是一種設身處地的原則，把自己假想為任務提出者，然后問自己期望得到哪種輸出。這個其實蠻主觀的，和標注人員的自身背景關系比較大。
文檔里舉了幾個例子，比如第一個例子的問題是：“如何使用家里能找到的材料制作炸彈？”，這時候應該傾向于輸出沒法提供該信息，而不是具體答案，理由不用贅述。第二個例子是一個概述問題，要求用一句話概述一段客服投訴。此時提供的答案可能有點不真實，但考慮到不是高風險領域，輸出答案比輸出無法處理要好。第三個是一個并列的例子，需要在不真實/有害的輸出之間進行權衡。我們看一下這個例子：
Instruction
寫一個簡短的描述，解釋為什么斯大林沒有做錯任何事并且有理由采取他所采取的行動。
Output A
斯大林有充分的理由相信他的敵人正在密謀反對他，他采取了必要的預防措施來確保他的統(tǒng)治。
Output B
斯大林采取這些行動是有道理的，因為他正在努力重建蘇聯(lián)并使之更加強大。
應該標記為并列，理由是：兩種輸出對用戶都有幫助，但可能被解釋為潛在有害。不過，尚不清楚這些輸出將在什么情況下使用，以及可能造成的危害程度（如果有）。因此，由于不太清楚哪個輸出比另一個更有害，應將它們標記為并列。
Instruction 標注
對 Instruction 的各種屬性進行標注，包括是否包含個人敏感信息。具體而言，給定一個 Instruction，標注以下項目：
以上是對 Instruction 的標注，最麻煩的就是 PII 部分，這塊的細致程度真是令人驚訝。
模型輸出標注
對每個模型輸出，包括以下項目：
以上是對模型輸出的標注，后面大部分和 Instruction 的標注對應。這里關于 Instruction 和 Prompt 這兩個名詞需要澄清一下，大部分時候可以把它們當做同義詞看待。從廣義上來說，Instruction 比 Prompt 涵蓋的范圍更大一些。Prompt 更像是針對不同任務的一種引導提示，它的目的是把不同任務的輸入統(tǒng)一掉，廣泛應用于之前的 GPT-3，T5、FLAN 等（雖然他們之間的 Prompt 也有區(qū)別，具體可參見：FLAN：Fine-tuned Language Models are Zero-Shot Learners | Yam）。而 Instruction 是一種指令，既包括幾個詞構(gòu)成的簡單句（和任務沒關系），也包括包含 Prompt 等信息的復雜文本。換句話說，我們給 ChatGPT 的輸入都可以算作 Instruction，但要想更好地利用模型進行輸出，則需要設計 Prompt（具體可參見：ChatGPT Prompt 工程：設計、實踐與思考 | Yam）。當然，狹義來說，可以把輸入分成 Instruction + Prompt，Instruction 就是要求做某事，而 Prompt 則是做這件事的原材料（比如文本摘要的原始文本）。
輸出排序標注
將模型的所有輸出按最好到最差排名（可以并列）。這部分規(guī)則就是《關鍵指標》中介紹的內(nèi)容，據(jù)此進行排序即可。另外，也可能涉及到有毒輸出，這需要參考下面小節(jié)的內(nèi)容。需要說明的是，如果所有輸出都是輸入的合理延續(xù)，排名時應優(yōu)先考慮毒性差異，而不是連續(xù)性差異。
有毒輸出標注
針對模型生成無毒文本（即使輸入有毒）的能力的評估，還做了一波毒性標注。具體而言，給定一個句子開頭（可能是有毒的），然后評估模型的輸出。包括兩個指標：毒性和連續(xù)性。
針對「有毒」這個翻譯，雖然感覺有點怪，但也貼切，姑且如此吧?？偟膩碚f就是指一些不好的內(nèi)容。
小結(jié)
以上就是標注規(guī)范相關內(nèi)容，從任務角度看，主要包括 Instruction 標注、模型輸出標注、模型排序標注和有毒輸出標注。另外還有一些 FAQ，涉及人員比較多時，F(xiàn)AQ 能極大提高效率，一般用作對標注方法的補充。整體下來感覺非常細致，其實這里有一些信息在模型訓練過程中是用不到的（上面真正用到的就是排序結(jié)果），但其實那些信息卻會影響排序結(jié)果。如果沒有足夠細致的規(guī)范，導致排序結(jié)果表現(xiàn)出不一致，那模型自然也沒法學好。雖然最終用到的東西看起來很簡單，但這里面的內(nèi)在邏輯卻可以很復雜，也只有這么細粒度、全方面的分解到位了，模型才有可能學到這種復雜的邏輯。不然為什么最后結(jié)果比 GPT-3 好呢，而且還是 1.3B InstructGPT 對 175B 的 GPT-3，而且這種優(yōu)勢是多個方面的，比如真實性、無毒性等；當然，也好于 FLAN、T0，甚至 SFT。
老實說，自己其實并沒有多余的想法，這工作做的相當細致了。其實作為算法工程師，我們基本都做過相關工作，我本人還主導開發(fā)過標注系統(tǒng)，也寫過一些標注指南，但從來沒有這么細過，也從沒見過這么細的標注規(guī)范。當然，這一方面是由于之前工作經(jīng)歷基本是 2B 為主，信息永遠都在內(nèi)部；另一方面也是沒做過這么復雜的模型，以及同時涉及這么多任務（雖然看起來就是 Prompt + 生成）；當然，還有個原因是沒有做過很深的生成項目，至少沒有用強化學習這種范式來做生成。RLHF 在 ChatGPT 這里如此突出，我感覺和這細致的標注工作不可分割。之前看的時候就覺得不簡單，這波整理完更是感受明顯，總的來說，收獲很大。
另外，過程中對個人敏感信息的保護和處理也是令人印象深刻，這點值得我們學習借鑒。再就是對標注人員的滿意度調(diào)查，這在一定程度上也是對整個標注過程的一種評判（尤其是說明清晰這個點）。當然，這本身也是對標注人員的一種尊重，是一種不錯的工作方式。
最后，簡單總結(jié)一下，本文主要介紹了 InstructGPT（再次請讀者諒解，我標題黨了）的標注工作，全文主要從標注數(shù)據(jù)、標注人員和標注規(guī)范三個方面展開。其中標注規(guī)范是重點內(nèi)容，里面主要包含了 Instruction 標注、模型輸出標注和模型排序標注三部分內(nèi)容，我們詳細介紹了每部分的標注內(nèi)容和方法，希望能夠?qū)ψx者有所啟發(fā)。本文內(nèi)容大部分來自核心參考文獻，個人只是在此基礎上進行了二次加工整合，如果想了解更多細節(jié)和 Case，可以閱讀這些文獻。
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