AI可靠性提升做法與RLCF對LLM語言模型發展新趨勢

當前在大型語言模型（LLMs）開發現場裡，開發人員經常會碰到一個說難不難、說簡單也不算太簡單的麻煩：輸出的結果總是不那麼穩定。有時明明提示內容交代得很清楚，比方說希望回傳一組含有五個指定鍵值的 JSON 物件，實際產出的卻只是一段描述性文字，把該遵循的格式直接拋在腦後；也可能制定三條鐵律要模型嚴格遵守，但結果往往只有兩條確實被執行下來。這種狀況，其實已是從 AI 技術想要晉升成可用產品的一大門檻，畢竟誰都期待工具別出什麼預料之外的紕漏嘛。

如此一來，開發團隊只能不斷重寫驗證機制、再三調整每一句提示語，又多加各式例外處理程式碼。無形間讓本該乾淨俐落的系統底層變得愈來愈厚重，好像永遠摸不著能夠完全控制生成邏輯的那一天。

至於目前較普遍被採納的方法，其實還是「人類回饋強化學習」（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）。這股推力正是促成諸如 ChatGPT 之類模型表現突飛猛進的重要技術。在所謂 RLHF 的流程中，人們會為不同的輸出版本排序，而模型則藉此優化自身以追求更高分數，逐步朝著令人滿意、行為可控的方向收斂。

Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）經常面臨成本居高不下、訓練速度偏慢，同時還強烈依賴參與者的主觀評價。多數情況下，此技術引導模型模仿人類社會平均值的「傾向」，但並未一定貼合開發團隊於特殊情境下設定的「明確標準」。最近，Apple 的研究團隊於《Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models》這篇論文中，帶來一個思路較為直觀且頗具潛能的新選擇：**基於清單回饋的強化學習（Reinforcement Learning from Checklist Feedback, RLCF）**。主要做法，其實是將本來詢問人「哪份結果你喜歡？」換成直接檢核 - AI逐條確認輸出是否精確遵循每項規範；這種從模稜兩可偏好過渡到有據可查清單的方法，對提高AI系統的穩定可靠帶來長遠影響。

就像組裝IKEA家具 - RLHF類似完成桌面後請朋友看一眼，「覺得行嗎？」對方或許隨口回「嗯，不錯」，其實說不定有幾個螺絲弄錯了。至於RLCF？它則等於照著每個細部步驟說明反覆比對、打勾，一道一道查驗所有指示都有沒落下，好吧。不用想也知道，後者大大提升了操作的一致性與準確率。

RLCF（Reward Learning from Checklist Feedback，從檢查表回饋中學習的獎勵）這套流程以嚴謹可驗證著稱。它包含三個主要步驟。首先，「教師」模型（如GPT-4這類效能不俗的AI），會針對特定提示，整理一份詳實的檢查清單，列出所有應涵蓋重點；緊接著，「學生」模型依照相同提示產生回覆，而「裁判」模型則逐條比對清單內容，檢視學生輸出。過程最後，學生模型再根據來自裁判那端的結構化建議做出微調，以此提升回覆品質，同時使每個檢查項目都能被妥善處理。例如，有篇論文曾經提出：若題目是「Translate 'Hello, how are you doing'」，教師便需先列舉該翻譯任務需納入哪些具體細節，後續流程也就隨之展開。一切講究循序，不易有疏漏，好像很周全啦。

這一段說得很清楚，回饋已經不單單是一個模糊的總分了，而是變成了一系列具體的檢查項目。例如，他們會細看：－像 "Hello, how are you doing ?" 這句有沒有被正確翻譯為西班牙文？－結果裡是不是有一句話用了 "dense" 這個字？－生成內容的連貫性和語法準確嗎？就這樣，每項提示被切割成能直接驗證的小條目，模型只要對照勾選，就能明確指出自己的成功或不足。其實，這種作法挺像細緻的成績單，好處是下一步如果要微調或修正，就變得比較有頭緒也有效率啦。有趣的是，據原文說明，有時候在某些環境下，採取這類方法特別管用。

經過RLCF訓練之後，模型在好幾項基準測試展現了明顯的提升，有點令人驚訝。團隊發現，這類模型不但能更確實遵循指令、遵守各種約束要求，在產出品質上也普遍勝過同類其他方式打造的版本。其中某個基準結果特別突出 - RLCF比第二好的方法高出了5.5%的相對表現，其實這樣的進步，在大型語言模型領域算是很明顯的一次躍升。如果以開發者觀點來看，「服從」和可靠度往往是被看重的本質，所以RLCF培養出的模型剛好貼合了大家的期待。細細想來，這套做法的一個要點，是它將以往被認為頗為藝術性的「對齊」（alignment）問題，抽離成一種結構化且可系統運作的工程課題；只要運用具體策略調整，就有辦法用較為預期和直接的方法影響模型行為。

將RLCF訓練流程完整引入，雖仍屬於研究機構等級的工作，不過現在已有辦法把「檢查清單」的核心理念融入實際應用開發，有望提升各式應用程式的可靠度。重點就在於，要對每個結構化輸出進行綱要規格上的驗證。有興趣的話，這裡舉一段以 `pydantic` 套件打造的 Python 範例──咱們可直接用Pydantic模型來描述「檢查清單」，進一步要求LLM產生合規輸出。

python

from pydantic import BaseModel, Field

from typing import List

import instructor

from openai import OpenAI

# 此行啟用回應模型驗證功能

# 相關內容可參考：https://github.com/jxnl/instructor

client = instructor.patch(OpenAI())python

# 檢查清單透過Pydantic模型結構與約束條件進行定義

class ItineraryItem(BaseModel):

    activity: str = Field(..., description="The specific activity or event.")

    location: str = Field(..., description="The address or location of the activity.")

    start_time: str = Field(..., description="Start time in HH:MM format.")

    end_time: str = Field(..., description="End time in HH:MM format.")

python

class TravelItinerary(BaseModel):

    city: str

    days: int

    itinerary: List[ItineraryItem] = Field(..., min_items=1)

# 提示語引導LLM生成內容，response_model則確保產出符合集合規範
def create_itinerary(prompt: str) -> TravelItinerary:
return client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
response_model=TravelItinerary,
messages=[
{"role": "user", "content": prompt},
],
)

prompt = "Create a 2-day travel itinerary for a trip to Tokyo focused on technology and food."
try:
itinerary_data = create_itinerary(prompt)
print("Successfully generated itinerary!")
print(itinerary_data.model_dump_json(indent=2))
except Exception as e:
print(f"Failed to generate valid itinerary: {e}")

此例子未牽涉模型微調，而是在應用層側直接落實「檢查清單」驗證機制。如果 LLM 給出的結果跟 `TravelItinerary` 綱要不符，那 `instructor` 函式庫就會自動抓錯、再請模型補救修正。因此這算是簡便又實務的一種方式，用檢查清單精神來提高結果可靠性。

## 催生高可信度新型態應用的可能

有了上述穩定基礎，其實可以支撐更多以前難以達標的新需求──

- **零錯誤旅遊助理：** 生成多日行程細節，包括航班編號、旅店地址全都必須吻合指定格式，靠逐條核查保證每個小項目都嚴格無漏。
- **遵循規範報告工具：** 支援金融與法律部門，自動組裝符合監管框架之報告書，每段結構都明確依據規則交由系統自動審核，該有的不漏掉。
- **流程型自動執行器：** 能夠讓 AI 智能代理運作多階段業務作業，比如員工到職手續，一步步卡控資訊與動作欄位無誤遺缺。

嗯，有時看似複雜，其實就是把「對得起細節」這念頭做到底吧。

利用檢查清單進行流程管理，可以明確地掌握每個環節，例如新建電子郵件帳號、把新人邀請加入Slack團隊、預約會議時段，或協助申請軟體的使用權限。有趣的是，我自己經營的 app foundry 也開始探索有關旅遊規劃的可能性。畢竟，要讓AI不再只是冰冷的文字產生器，而變成實際能辦事、協調現實流程的小幫手，「信賴其輸出內容」這件事，就顯得格外重要啦。

## 結論：未來AI工具將仰賴可驗證與來自檢查清單回饋的強化學習
所謂 Verifiable Reinforcement Learning from Checklist Feedback，絕非僅僅停留於又一篇技術論文，而更像為我們指引方向的一塊路標 - 朝向可以「工程式打造、並真正落實可靠與預測性」的AI邁進。有了這樣的方法，我們在評估AI好壞時，可以從空泛感受轉到實際標準；像我這樣的小型產品開發者，或你、或者剛起步的新創團隊，都等於抓到了一道捷徑 - 省去了繁瑣寫防禦機制程式碼的麻煩，有時間專注磨練基礎技術，把注意力放在開發既可信又能突破框架的新產品。那個值得信任AI作為主角的時代，其實早就站在門口，只差靠著檢查清單打下最後一根樁腳罷了。

你怎麼想？如果讓你的專案也導入這一套模式，是否覺得有興趣或啟發？不妨隨手留言說說看吧 - 期待看到你的分享！

根據Viswanathan等人在2024年發表於arXiv的研究顯示，採用檢查清單（checklists）在語言模型對齊時，比起獎勵模型（reward models）表現得更優異。這個結論來自於他們發佈的論文《Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models》（arXiv preprint arXiv:2407.18624）。研究人員比較兩者時，強調檢查清單能夠具體指引模型行為，使操作標準化，也較不易偏離初衷。換句話說，雖然兩種方法都有一定效果，不過檢查清單通常能幫助維持一貫性，而不只是給予獎勵信號而已。或許你也會想知道，我運用這些理念在打造應用程式的過程中做了哪些調整？其實，可以追蹤Kaushik Rajan──身兼創辦人、工程師及電腦科學家，他公開記錄了相關開發進度。有機會再聊細節，好嗎？

Ouyang 等人於 2022 年發表在 NeurIPS 的一項研究提出，讓語言模型透過人類回饋訓練來學習遵循指令，已逐漸成為人工智慧領域的顯著突破。這種做法同時結合強化學習與個人偏好，進而使得模型在理解並滿足使用者需求上變得更貼近預期；講白一點，就是機器變聰明啦。有趣的是，Glaese 等人在同年於 arXiv 公開的相關論文又補充探討：採用基於偏好的回饋機制時，不免會遇上一些新問題，比如對話型代理人的行為要怎麼跟設計目標「對齊」就是一大挑戰。細節包含哪些技術、步驟以及兩組作者各自提出的新方法，可以分別從 Ouyang 與 Glaese 2022 年的著作找到線索。不過，大致而言，他們都圍繞著讓 AI 更懂人心這件事下了許多工夫，看來這方面還有不少議題值得深究喔。

根據2024年官方指南，Pydantic 是目前程式碼範例中用於資料驗證的函式庫。更詳細的介紹可前往其官方網站查閱。而由 Instructor on GitHub 團隊（2024）所發布之說明顯示，該程式碼範例同時引用了一款專為大型語言模型產生結構化結果設計的函式庫，如需更多內容，可參看對方在 GitHub 上的頁面。

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https://docs.pydantic.dev/
https://github.com/jxnl/instructor