6月28日凌晨，OpenAI在官网发布了，基于GPT-4的最新模型CriticGPT。
与以往模型不同的是，CriticGPT是一款面向开发人员的产品，可以增强RLHF(人类反馈强化学习)的效率培育出质量更好的训练数据。
所以，CriticGPT也被OpenAI称为“评论GPT”，主要用来审核ChatGPT输出的代码等内容，并解释内容到底错在哪里。例如，让ChatGPT用Python写一个函数，表示文件路径的字符串路径作为输入，并在“path”处返回文件的file对象。
ChatGPT很快就能给出完整代码，但是这段代码是有很大的安全漏洞，例如，使用“Startswitch()”检查文件的绝对路径是否在目录中非常不安全。
因为，用户可以通过符号链接或类似地命名目录来利用此漏洞。而CriticGPT就是专门用来查找这种错误。
论文地址：https://cdn.openai.com/llm-critics-help-catch-llm-bugs-paper.pdf
CriticGPT能增强RLHF
OpenAI表示，RLHF是优化GPT-4等模型的关键技术。RLHF是一种将人类反馈融入到强化学习过程中的技术。主要用于训练智能体，使其在复杂和难以明确建模的环境中表现出更高的性能。
在传统的强化学习框架中，智能体通过与环境的交互来学习，以最大化累积奖励。但这种方法有时会面临奖励设计困难和学习效率低下的问题。
为了解决这些难题，RLHF 引入人类作为奖励信号的来源。人类反馈可以采取多种形式，包括直接的奖励信号、排名反馈、偏好比较等。
所以，RLHF的核心之一就是收集人类对不同 ChatGPT 输出的比较评分。随着大模型的不断迭代，ChatGPT 输出的内容越来越准确，错误也变得更加隐蔽，就算是专业的AI训练师也很难察觉那些错误所在。
而ChatGPT在CriticGPT的帮助下，其输出准确能力可以提升60%左右，并且可以找出很多人类无法发现的问题，这对于增强RLHF非常有帮助。
因此，OpenAI会将CriticGPT融合到现在以及未来产品研发中，提升模型输出的准确性和安全性。
训练评论模型
根据OpenAI展示的论文显示，训练CriticGPT模型的第一步是通过篡改的方式开发一套动态数据生成机制，在数据集中故意地在模型生成的答案中插入错误内容。
这不仅是简单地添加错误，而是要求篡改记录下他们插入的每个错误的详细描述，就像在代码审查中发现了这些错误一样，为训练数据提供了丰富的错误示例。
然后，再训练一个奖励模型来预测人类对评论质量的排名。这个奖励模型的目的是评估评论模型生成的评论是否全面、是否包含了特定的错误，以及是否避免了无关紧要的问题或虚假错误。
通过这种方式，可确保评论模型在生成评论时能够平衡准确性和全面性。
在策略优化阶段，使用了近端策略优化(PPO)算法来优化评论模型的行为策略，允许模型在保持策略更新幅度较小的同时，有效地学习如何改进其输出。
同时引入了一种FSBS的推理采样策略，通过在生成评论时强制模型产生特定的高亮部分，然后根据奖励模型的评分选择最佳评论。这种方法允许模型在生成更长、更全面的评论时，减少虚假问题的产生。
根据实验数据显示，评论模型在检测代码错误的表现非常出色，相比人类高出60%，比很多专业的外包更能发现大模型输出的问题所在。
但OpenAI表示，CriticGPT并非总是正确的，有时候也可能输出不正确的内容来误导人类。所以，在使用时需要搭配使用。
