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
分析RL微调期间的策略变化
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- Proximal Policy Optimization Algorithms, John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, Oleg Klimov, 2017 arXiv preprint arXiv:1707.06347 DOI: 10.48550/arXiv.1707.06347 - 介绍了近端策略优化（PPO），一种广泛用于RLHF的核心强化学习算法，并解释了KL散度在策略更新中的作用。