趋近智
强化学习与人类反馈 (RLHF)
章节 1: RLHF与语言模型对齐的初步介绍
大型语言模型中的人工智能对齐问题
监督微调的局限性
强化学习原理回顾
RLHF流程简介
设置开发环境
章节 2: 监督微调 (SFT) 阶段
SFT在RLHF流程中的作用
高质量SFT数据集的整理
SFT 实现细节
评估 SFT 模型表现
动手实践：SFT 执行
章节 3: 基于人类偏好构建奖励模型
偏好学习的思路
人类偏好数据收集
偏好数据集的格式与结构
奖励模型架构
奖励模型训练目标
奖励模型校准
奖励模型中可能出现的问题
动手实践：训练奖励模型
章节 4: 使用近端策略优化（PPO）进行强化学习微调
RLHF背景下的PPO算法
策略网络与价值网络的实现
KL散度惩罚的作用
优势和回报的计算
LLM的PPO超参数调整
常用 PPO 实现库 (TRL)
PPO训练不稳定性故障排除
实践：实现PPO更新步骤
章节 5: 整合完整的RLHF流程
工作流编排
模型加载与配置
使用策略模型生成回复
使用奖励模型为回应评分
训练过程中模型的同步
端到端 RLHF 系统的代码结构
动手实践：运行简化的RLHF循环
章节 6: 进阶RLHF方法和替代方案
直接偏好优化 (DPO)
基于AI反馈的强化学习 (RLAIF)
提升RLHF中的样本效率
明确处理奖励欺诈
多目标奖励模型
上下文和条件式RLHF
实践：PPO与DPO方法的比较
章节 7: 评估、分析与部署
对齐模型的评估指标
人工评估方法
自动化评估套件
分析RL微调期间的策略变化
红队测试与安全测试
计算成本与可扩展性
RLHF模型的部署考量
动手实践：分析RLHF运行日志
RLHF背景下的PPO算法
这部分内容有帮助吗？
- Proximal Policy Optimization Algorithms, John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, and Oleg Klimov, 2017 arXiv preprint arXiv:1707.06347 DOI: 10.48550/arXiv.1707.06347 - 介绍PPO算法的原始论文，详细阐述了其目标剪裁和KL惩罚机制，以实现稳定高效的策略优化。
- Training LMs with Human Feedback, Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike, Ryan Lowe, 2022 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), Vol. 35 DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 - 一篇具有里程碑意义的论文，展示了如何使用PPO通过人类偏好微调大型语言模型，构成了LLM中RLHF的基础。
- Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, 2018 (MIT Press) - 一本关于强化学习的标准教科书，提供了策略梯度方法、演员-评论家架构和其他核心RL概念的基础理解。
- High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation, John Schulman, Philipp Moritz, Sergey Levine, Michael Jordan, Pieter Abbeel, 2015 International Conference on Learning Representations (ICLR 2016) DOI: 10.48550/arXiv.1506.02438 - 这篇论文介绍了广义优势估计 (GAE)，一种减少策略梯度估计方差的方法，对PPO训练的稳定性至关重要。