图解大语言模型的 RLHF 训练流程
Hugging Face 博客图解 RLHF 如何用人类反馈优化语言模型,把训练流程拆为预训练、训练奖励模型、用强化学习微调三个核心步骤,并说明奖励模型以排序而非直接打分来生成标量奖励,最后用 PPO 结合 KL 散度惩罚更新策略。
推荐理由:文章系统拆解 RLHF 的预训练、奖励模型与 PPO 微调三阶段,并梳理可直接上手的开源工具与数据集。
OpenAI 的全部动态:GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品、公司战略与人事的持续追踪。
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