趋近智
本章讨论人类反馈强化学习 (RLHF),这是一种使大型语言模型更符合人类意图的技术。我们将剖析标准的 RLHF 流程,从人类偏好数据如何收集和准备说起。
您将学习奖励模型的训练过程,该模型通常表示为 ,旨在根据收集到的偏好对输出进行评分。接下来,我们将介绍该奖励模型如何指导大型语言模型策略(记作 )通过诸如近端策略优化 (PPO) 等强化学习算法进行微调。
各章节将详述奖励建模的架构、损失函数以及诸如模型校准等常见难题。我们还将研究 PPO 在大型语言模型中的具体实现,包括超参数调整和稳定性分析。最后,我们将讨论 RLHF 的局限性,并提供一个侧重于实现该过程主要部分的实践练习。
2.1 RLHF流程:组成部分与工作原理
2.2 偏好数据收集与标注
2.3 奖励模型训练:架构与损失函数
2.4 奖励模型中的难题
2.5 使用 PPO 进行策略优化
2.6 PPO 实施考量
2.7 分析RLHF的性能与稳定性
2.8 RLHF的局限性与扩展
2.9 动手实践:实现RLHF的主要组成部分
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