RLHF(人类反馈强化学习)

InstructGPT 定名的三道工序后训练管线:人写示范做监督微调,同题多答的排序训练奖励模型,策略再以强化学习最大化这个估计出来的奖励。

生产方式:AI 生成AI 生成,仅供参考签发:晓黎学习复核:2026年11月1日被 18 个词条引用

完整的 RLHF 有三道进料口不同的工序:人写的示范进监督微调(SFT(监督微调)),同题多答的排序进奖励模型,策略自己采的新输出配一个分数进策略更新(PPO(近端策略优化))。

价值与隐患都在中间那道:奖励模型是从人类偏好拟合出来的打分器,第三道最大化的是这个估计出来的奖励,同时要求别离原模型太远。课程专设一课「奖励分是一个会撒谎的数字」:打分器只见过旧分布,策略一变,它的打分就成了盲猜。

DPO 一家的争论,就是围绕这三道工序能砍掉哪几道展开的。

相关

奖励模型(Reward Model) PPO(近端策略优化) DPO(直接偏好优化) InstructGPT

互链

链接来自概念卡正文里的双链,编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。

反链(18)

出现在哪些课时里(2)

判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个:那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转, 它是导航,不是词条链接。

关联图

只画这一条与它直接相连的词条,边与上面两区同源。可拖拽、可缩放,点节点是新标签。

出处

路径是本地知识库(Obsidian 库)里的位置,正文与概念卡逐字对应。

  • 课程正文用法归纳RLHF 三步各吃什么数据packages/db/prisma/lesson-content/rlhf-three-stage-pipeline.md
  • 课程正文用法归纳奖励分是一个会撒谎的数字packages/db/prisma/lesson-content/reward-is-a-number-that-lies.md
  • 课程正文用法归纳DPO 一家省掉了哪一步packages/db/prisma/lesson-content/dpo-family-tradeoffs.md
  • 课程正文用法归纳基座只会续写,听话是后来加上的packages/db/prisma/lesson-content/pretrain-only-continues-text.md
  • 课程正文用法归纳课程派生词条 · 模型训练与后训练

编译入库:2026年11月2日。词条由知识库编译而来, 修正要回到概念卡改,再重新编译。