越临近年底，数据标注行业越能明显感受到一个风向，国内大语言模型厂商的数据标注需求开始活跃起来！                                             

在过往的内容分享中，我们提到过常见的大语言模型标注类型，比如文本分类、意图识别等，这些都是一些基础的标注类型，在行业中也有相对成熟的标准化生产流程。

但随着大语言模型的不断演进和优化，我们会发现基础的标注对模型而言完全不够用了，尤其在今年更能明显感受到：大语言模型的标注需求，越来越倾向于RLHF这一类复杂标注中。

一、大语言模型在不同阶段，真正需要的是什么数据？

从数据标注的视角来看，大语言模型对训练数据的需求是分阶段的。

1、 冷启动阶段：让模型先跑起来

在这个阶段的模型，最常见的需求就是指令数据，包括各种问答示例、多场景指令模板、格式化输出示例等等，只要覆盖面广、基本逻辑没大问题，模型就能跑起来，初步学会如何回答人类。

2、 能力拉齐阶段：让模型理解人类

模型在拥有基本能力之后就会进入能力拉齐阶段，这个阶段不再需要海量的通用数据，单纯的堆砌数据也很难带来明显改善。于是，这个阶段开始强调数据的多样性、复杂性和实际使用场景。因此我们会看到，多轮对话、上下文理解、长文本处理等对齐类数据成为香饽饽。

     3、上限强化阶段：让模型回答更好

第三阶段是真正决定模型能力上限的，对数据的需求更是天花板级别。这个阶段更加在意数据的质量与安全，核心关注点也从模型会不会答，转化为模型答得好不好、稳不稳、有没有问题缺陷。于是可以看到偏好类数据、安全类数据都会在这个阶段大量出现。也正是在这一阶段，我们的数据标注开始变得不再像传统意义上的打标签。

二、为什么RLHF会成为大语言模型标注的分水岭？

当大语言模型进入训练的中后期，就会发现模型基本都能回答出来，但是回答的质量参差不齐。从事实的正确性来看，大部分回答不存在明显错误；从语言流畅度来看，也非常接近人类的自然表达；但是进一步深究，就会发现模型的不同回答在重点把握、安全边界、信息组织等层面，差异非常明显。

其实在这个阶段，就能看出一个问题：对or错，对模型而言是不够用的。模型不止需要知道回答的对和错，还需要区分哪种回答更好，更符合人类的偏好。于是，RLHF数据出现了。严格意义上来说，它不是一种更高阶复杂的标注，而是模型能力提升之后对训练数据质量提出的自然要求。

在RLHF场景中，同一个问题会对应多个语义相近、事实正确的回答，这些回答在事实层面差异不大，只有这几种差别：

• 信息是否抓住了用户真正关心的重点

• 表达是否清晰、紧凑、易于理解

• 语气是否符合使用场景

• 在边界问题上是否足够稳健、安全

从这个角度看，RLHF之所以能成为大语言模型标注的分水岭，并不是因为标注变复杂了，而是因为模型已经走到了必须依赖主观偏好信号才能继续提升的阶段。

三、真正的难点，其实来自偏好数据本身

为什么RLHF的标注更难？原因不在于标注方法或流程，而在于数据本身的变化。

首先，偏好的判断不具备客观标准，在传统标注中，无论是分类、抽取还是对齐任务，都有明确的规则来判断对错。但在偏好排序中，大部分的回答本身没有错误，只有表达和侧重点的区分。因此标注结果不再是对事实的描述，而是对回答的质量进行判断。

其次，随着模型能力的不断提升，判断的维度也会不断细化。早期只要模型的回答不跑题、不胡诌就已经具备一定价值，但在模型的中后期，同样的答案之间，要开始区分语气风格、逻辑结构甚至是风险倾向。数据承载的判断维度越多，对标注的一致性要求就会越高，难度就会陡然上升。

再者，主观偏好在大规模的数据处理中会出现偏移。偏好判断高度依赖人类的理解与选择，随着数据规模的扩大，不同批次之间的细微偏差就会累积起来。如果缺乏持续对齐，模型接收到的偏好信号就会变得不够稳定。

最后，偏好数据的价值具备明显的滞后性。这一类数据并不会在模型生成的当下展现效果，而是在后续的训练中逐步影响模型输出，这也让偏好标注对前期判断的准确性要求更高。

因此，RLHF标注的难，不在于操作层面的难，而是偏好数据从一开始，就不具备传统标注那种清晰稳定、可一次定义的属性。

写在最后

当基础标注逐渐走向规模化、标准化，大语言模型之间的差距，更多体现在高阶段数据差异上。RLHF看似是标注需求的变化，本质上反映的是：当模型能力不断提升，数据不再只是对不对的问题，而开始承载好不好、稳不稳的判断。

真正的难点，从来不在形式，而在于理解模型在不同阶段，究竟需要什么样的数据。