【强化学习与大模型后训练】09|RLHF 全链路:用 PPO 对齐语言模型
从 SFT 初始化、奖励模型、参考策略 KL 到 PPO 更新,串起 RLHF 的四模型训练闭环,并解释稳定性与工程成本。
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从 SFT 初始化、奖励模型、参考策略 KL 到 PPO 更新,串起 RLHF 的四模型训练闭环,并解释稳定性与工程成本。
预训练模型会补全,不等于会按人类意图回答。本文把 instruction tuning 的逻辑讲清楚:SFT 数据从哪里来,prompt-response 格式为什么能改写模型行为,FLAN、InstructGPT、Self-Instruct、LIMA、Orca 分别贡献了什么,以及为什么“会听话”本质上是分布重定向,而不是凭空长出新知识。