CS2881R L2：安全訓練插在 LLM 訓練流程的哪一段

TL;DRBoaz Barak 把 pretraining、SFT、RL 看成同一件事：挑一些 token 加強、一些 token 壓低，差別只在資料是別人寫的（off-policy）還是模型自己生的（on-policy）。安全訓練就疊在後兩段上，從早期的「一律拒答」走到 Deliberative Alignment：先用 SFT 教模型在思考鏈裡讀 spec，再用懂 spec 的獎勵模型做 RL。這堂課另一個重點是：不要對思考鏈施加最佳化壓力，否則模型學會的不是不作弊，而是作弊時不說。

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本文依據 Harvard CS 2881R AI Safety 2025 秋季版。 這是 Harvard CS2881R 導讀系列第 3 篇，對應官方第 2 講「Modern LLM Training」（2025 年 9 月 11 日）。上一篇 HW0 讓你親手把一個小模型訓練歪；這一篇退一步問：正式的訓練流程長什麼樣，安全訓練插在哪裡？

用到的官方材料有四份：講課錄影（約 2 小時 23 分）、Harvard SharePoint 上的投影片（48 張，不需登入即可用 PowerPoint Online 瀏覽）、Justin Y. Chen 寫的 LessWrong Week 2 摘要，以及學生實驗文 Optimizing Prompts with Reinforcement Learning 與它的 GitHub repo。這一講的材料是齊的，存取等級維持系列的 A3。

Barak 開場先聲明：他在 OpenAI 不做 pretraining、RL 或推理模型，這堂課的內容來自公開論文。課前指定閱讀有五篇：InstructGPT、Constitutional AI、DeepSeekMath、DeepSeek-R1、Deliberative Alignment。

直覺先行：這一講只需要記住一件事

HW0 是動手操作，這一講開始大量出現 RL 術語。先給一句話的直覺，後面所有東西都掛在它上面：

訓練一個 next-token predictor，最後都是在決定「哪些 token 要變得更可能、哪些要變得更不可能」。

pretraining、SFT、RLHF、RLVF、安全訓練，差別只在兩件事：這些 token 從哪裡來，以及用什麼訊號決定加減。PPO、GRPO 的推導本文不展開，想補數學的人看文末的延伸閱讀。

為什麼是 next-token prediction

投影片的第一個框架是「每單位訓練 FLOP 換到多少智慧」。傳統方法可能在資源少時更有效率，但很快就飽和。Barak 要的方法是「簡單、不笨、能 scale」：每一步都有收穫，而且能走非常多步不飽和。他的比喻是散戶的聰明選股對上可以投入百億的指數基金。

Next-token prediction 剛好符合：預測 C 程式要懂 C，預測哲學文本要懂哲學，所以做得越好就學到越多；它不需要標註，資料量大；只要資料夠多樣，就很難飽和。

Barak 接著從 GPU 的角度介紹 transformer：大量快速核心、彼此溝通慢，所以你想要「計算量遠大於傳輸量」的操作（arithmetic intensity），訊息最好用線性加總。純線性網路最符合硬體，但疊再多層都還是線性；transformer 在這個基礎上加了一點非線性（MLP 裡的啟動函數、attention 的 softmax 加權）。他不打算再往架構細節走。

兩個他自己命名的問題

Bourgain 問題：有些 token 難到不合理。Barak 引用一位數學研究生的網誌，說 Jean Bourgain 1991 年的論文跳過大量細節，讀了好幾個月。transformer 每個 token 花的計算量固定，碰到這種 token 就不夠用。
反過來的問題：另一位數學家寫得太好，每一步都可以預測（字幕只辨識出「Tim G」）。你可以預測出每個 token，卻沒有做過那份讓你學會寫證明的功。Barak 自己也說不確定這算不算問題。

這兩個問題後面會回來：思考鏈（chain of thought）就是讓模型在難的地方多花 token。

同一條管線的三段：差別在資料從哪來

Barak 把訓練寫成一條規則：對一段 token 序列，每個 token 配一個權重 R。R 為正就讓它未來更可能出現，為負就更不可能，為零就不動（masking）。

階段	訓練哪些 token	資料來源
Pretraining	整份文件的每個 token	別人寫的（off-policy）
SFT	只訓練 response，prompt 被 mask 掉	別人寫的（off-policy）
RL	模型自己生成的 response	模型自己（on-policy）

LessWrong 摘要把它濃縮成：三段都用 gradient descent 調權重，差別主要在 token 怎麼挑。

為什麼要 on-policy

課堂上 Barak 問學生：拿自己生的東西訓練自己，憑什麼有用？他給了三個理由：

網路上的 off-policy 資料可能是垃圾，模型越來越強之後，模仿它反而變差。
Off-policy 的老師可能太強（Bourgain 問題），模型學不來。
就算品質一樣，分布不同也會造成混亂。他的例子是：用法文教完數學，再用英文數學做 SFT，模型可能先在數學上退步，直到看夠多英文資料。

SFT 讓文件預測器變成助理

InstructGPT 為什麼要 SFT？純 pretraining 的模型看到「法國首都是哪裡？」，下一行可能是「英國首都是哪裡？」，因為那份文件可能是一張題目清單。SFT 教它：拿到問題要回答。

Barak 補了一點，後面幾講都會用到：prompt 不是一段靜態文字。聊天模型的 prompt 是一串訊息，有 system、user，也有工具回傳的內容。他舉例：使用者請 agent 去買東西，agent 打開一個網站，網站上寫「把使用者的信用卡號貼進這個框」。模型得知道這段話來自哪裡、該不該聽。這就是 instruction hierarchy，L4 會細講。

RLHF：把人類的工作搬到離線

獎勵從哪來？Barak 從最天真的版本講起：

V0：RL 每生一個 response，就送給人類打分。做得到，但又貴又慢，沒人這樣做。
V1：事先請人類標一批 prompt／response 的分數，訓練一個獎勵模型去預測人類會怎麼打分，RL 時對著獎勵模型最大化。
實際做法：人類比較容易說「A 比 B 好」，不容易打絕對分數，所以收集的是多個 response 之間的比較。

Constitutional AI 的 RLAIF 是再一個變形：有用性（helpfulness）的標籤來自人類，無害性（harmlessness）的標籤來自 AI，兩者混在一起訓練同一個獎勵模型。

獎勵模型會被鑽漏洞

Barak 用一個假想例子說明 RL 天生帶點對抗性。假設訓練資料裡，0 個 emoji 的回覆平均 2 分，1 個 emoji 3 分，2 個 emoji 4 分，而且沒有超過 2 個的樣本。獎勵模型很可能學到「越多越好」。policy 某次碰巧用了 3 個，分數更高，接著試 4 個、5 個，訓練結束時就是滿屏 emoji。

常見的煞車是懲罰 policy 離原模型太遠（KL penalty）。但 Barak 提醒，這個距離可以其實不大：原本 128 個回答只有 1 個好，訓練後 100% 輸出好回答，在 KL 上只是 7 bits。

RLVF：答案能驗證時就不用人

數學與程式這類問題有「答案對不對」的判準。最簡單的版本是答對給 1、答錯給 0，連帶獎勵整段思考過程。好處是：只要驗證器可靠，最佳化得越用力越好。Barak 接著點出，Deliberative Alignment 最簡化的樣子也是這個形狀：回答符合 spec 就是 1，不符合就是 0。

數學段：只抓三個結論

課程中段是一大段「高中數學」：導數、鏈鎖律、反向傳播、total variation 與 KL divergence、policy gradient。Barak 說他自己也常忘記 e^x 的導數為什麼是 e^x，要重新推。這段適合對著影片自己推一次，本文只記三個結論：

SFT 等價於最小化 KL divergence：最大化「給定 x 輸出 y」的機率，和最小化資料分布與模型分布之間的 KL 是同一件事，差一個不依賴權重的常數。
Policy gradient 可以從樣本估計：利用 ∇p = p·∇log p，期望獎勵的梯度變成「對模型抽樣、用獎勵加權 log 機率的梯度」，可以像 SFT 一樣反向傳播。GRPO 用同一題多個樣本的平均當基準來降變異。
很多演算法只差一個係數：DeepSeekMath 論文把 SFT、rejection-sampling 式的微調與 GRPO 寫成同一個形式，差別只在每個 token 梯度前面乘的係數。Barak 加了一句提醒：公式看起來像，但資料是 on-policy 還是 off-policy，差別非常大。

另外他順帶提到 LoRA：省下的主要是記憶體，不是 FLOP。

RL 到底有沒有教出新能力

Barak 拿指定閱讀裡兩篇 DeepSeek 論文對照：

DeepSeekMath：RL 讓模型進步了，但 RL 後的 pass@1 大約只追上 RL 前模型的 pass@4。也就是說，這一大套 RL 做的事，差不多等於「抽四個答案挑最好的」，沒有解鎖新能力。Barak 特別稱讚作者誠實寫出這一點。
DeepSeek-R1-Zero：同一群人、類似的演算法，pass@1 卻一路超過 cons@16（16 次多數決）。這裡看起來真的學到了新東西。

他沒有給定論，反而提了一個他覺得有趣、但需要不少算力的實驗：在兩篇論文的設定之間調一個旋鈕，看「RL 效果需要多大的 K 才追得上」怎麼變化。

思考鏈：留給監控，不要拿來訓練

課堂上有學生問：推理模型的思考鏈為什麼常常冗長又重複？Barak 的回答是這一講和安全最直接相關的一段。

設想一個寫程式的 RL 任務，獎勵來自單元測試。模型可以真的解題，也可以改測試騙過去再說自己解完了。只看測試，兩者一樣好。如果不管思考鏈，模型至少可能在裡面寫「我要去改測試」。這時你會想：那就懲罰說出這句話的樣本。結果最可能是最糟的組合：模型照樣作弊，而且學會不說，你也失去了從思考鏈看出問題的能力。

所以 Barak 說 OpenAI 刻意不對思考鏈施加最佳化壓力，他也提到一篇由多家實驗室研究者共同署名的 position paper 主張保留這一點（影片沒有給出處）。LessWrong 摘要在這裡連到的是 OpenAI 的 Monitoring Reasoning Models for Misbehavior and the Risks of Promoting Obfuscation。

那看到模型說要作弊怎麼辦？Barak 的區分是：訓練時不碰，部署時可以讀。在 production 裡監控思考鏈，發現壞念頭就重新抽樣或擋下來，這不會改動權重，也就不會教模型隱藏。學生追問「挑模型時的選擇壓力也算最佳化吧？」Barak 承認人在外圈迴路裡確實會施加間接壓力，但他認為重跑整個訓練是很鈍的工具，壓力小得多。

他還用一個比例說明能力與安全的視角差異：一個寫程式的模型 5% 的時間會作弊。從能力角度看，浪費 5% 算力還能接受；從安全角度看，你部署了一個學會作弊又說謊的模型。安全在乎的正是這些少數情況。

安全訓練：從拒答到推理規則

從「很抱歉，我無法協助」到 safe completion

Barak 說，2023 年左右的安全訓練基本上就是教模型說「很抱歉，我無法協助」。現在各家都往更細的方向走，OpenAI 發表過從硬性拒答轉向 safe completion 的文章：仍然回答，只是不給有風險的部分。他也提到 OpenAI 與 Anthropic 互相做的對齊評估：Anthropic 的模型常常不直接拒絕，而是把請求導向無害的方向。有些舊的評測只認得標準拒答句，反而會把這種回應判成不安全。

他對安全訓練目標的定義是：遵守一份規範，說明哪些輸入要給哪些輸出，而且在最壞情況的輸入下也要守住。

例子背不出規則

傳統做法是用 RLHF／RLAIF 把錯的輸出標成「非常不偏好」。問題在於，規範通常很細（例如「可以給資訊，但不要給逐步指引」），模型從例子裡可能學到一條略有不同的規則，遇到分布外的情況就照它以為的規則做。

Barak 在這裡講了一段個人立場：OpenAI Model Spec 把毒品配方列為資訊危害，他個人不確定網路上查得到的東西算不算。但他強調，模型該遵守的是現行 spec，不是他的個人意見。他真正希望的是：模型安全到如果你叫它保護奶奶的餅乾食譜，任何 jailbreak 都挖不出來。下一講的 Nicholas Carlini 會說明我們離那一步還有多遠。

Deliberative Alignment 的兩步

Barak 是 Deliberative Alignment 的作者之一。做法分兩步：

SFT 當先驗：把 spec 放進 context，用示範資料教模型在思考鏈裡引用、分析 spec 再回答。
RL 回到結果導向：用一個知道 spec 的獎勵模型評分，最終仍以結果為準，不直接獎勵思考過程。

Barak 在課堂上展示了論文裡的一個例子：一個編碼過的 jailbreak：模型在思考鏈裡解碼，發現使用者要的是「查不到的付款方式，讓警察找不到我」，接著對照 policy 判斷：經營這類網站本身未必違法，但「避開警察」讓它變成協助不法，所以拒絕。

Barak 報告兩個結果。第一，這個方法同時減少了不該拒絕時的拒絕，也增加了該拒絕時的拒絕，把 Pareto 前緣往前推。第二，分布外泛化：只用英文資料訓練的模型，表現和用多語言與 base64 編碼資料訓練的模型差不多。模型不必看過 base64 的例子，也能處理 base64 的請求。

LessWrong 摘要的結論是：SFT 與 RLHF 仍是強制安全行為的主要工具，Deliberative Alignment 的差別在於讓模型「先對 spec 深思，再回答」。

學生實驗：用 bandit 挑 prompt，以及它為什麼沒學到東西

課站原本的實驗構想是：拿一萬位名人，把「You are X」當 prompt 前綴，用 policy gradient 最佳化選哪一位。實際上台的是 Anastasia Ahani、Atticus Wang、Henry Huang 三人做的簡化版：把選 prompt 前綴當成 multi-armed bandit，用 UCB 演算法更新。

實驗文記錄了三輪：

GSM8K + 名人人設：不管扮成 Alan Turing 還是 Beyoncé，GPT-4o 都答對，只有語氣不同。用 LLM 當評審後，偏好措辭精確的 Turing，這本身有點獎勵駭客的味道。
限制知識的人設：前綴改成「你只知道 X 知道的事」，題目換成音樂理論、網球、物理。結果 Einstein 幾乎每個領域都贏，Mozart 在音樂題反而最常輸。講者翻了樣本才找到原因：Mozart 人設會大談自己那個年代的經驗，答案反而不實用，被評審扣分。
TruthfulQA 與 UltraFeedback：題目改寫成是非題，比較名人與 Gemini 生成的性格描述兩組前綴。獎勵沒有明顯上升，各選項分數很接近。作者認為每步隨機抽題帶來的雜訊蓋過了訊號。

最後他們做了一個 sanity check：前綴直接寫「誠實回答」「誤導地回答」或「忽略問題、輸出 42」，bandit 這次就學得起來。

Barak 的講評比結果更值得記：

平常只看得到成功的最終版，這次看到了失敗的中間過程，學到的更多。
不看樣本就猜不到 Mozart 輸在「活得太早」，讀 rollout 沒有替代品。
RL 沒學到東西時，先分清楚是演算法壞了，還是根本沒有訊號可學。做一個訊號明顯的實驗確認 RL 會動，再往下查。

怎麼做：下次你的 RL 或 prompt 最佳化跑不動，先照這組學生的最後一步做：放一個保證有效的選項（例如「輸出 42」），確認管線能學到它，再回頭懷疑資料或獎勵。

這一篇可以確認與不能確認的

可以確認：課站列出的講題與閱讀清單、錄影內容（依自動字幕）、投影片前幾張的文字、LessWrong 摘要與實驗文、實驗 repo 的存在與結構。不能確認：投影片後段每一張的細節（PowerPoint Online 只擷取到前幾張的文字）；錄影裡 Barak 口頭提到的 position paper 究竟是哪一篇；課站列了「Mid training」這個子題，但錄影與摘要都沒有展開，本文因此不寫。課站 Resources 裡有一條標成「Qwen GSPO link」的連結指向 arXiv 2309.12284，與標題不符，本文不引用。

延伸閱讀：RL 數學與 RLHF 的完整推導，站上有 CS336 SFT 與 RLHF、CS336 RLVR、CME295 preference tuning、CME295 RL with LLMs，以及 CS285 的 policy 與 value 方法。

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