大模型训练：SFT入门后，为什么还需要DPO/GRPO？（深度解析+收藏指南）

最近和团队对齐一个新项目时，被问了一个特别基础但特别关键的问题：

“既然 SFT 已经能让模型听懂指令、格式规范，为什么还要上 DPO 或 GRPO？”

这个问题我也纠结过。

毕竟 SFT 确实“见效快”——喂几千条高质量问答，模型就能写周报、回客服、做摘要，看起来啥都会。

但一到长链路推理、多轮一致性、模糊决策这类任务，SFT 就开始力不从心。

为什么？

因为SFT 和 RLHF（包括 DPO/PPO/GRPO）在优化目标上，根本不在一个维度。

一、SFT 优化的是 token，RL 优化的是 sequence

SFT 的损失函数是交叉熵（Cross-Entropy），它的优化单位是每一个 token。

模型生成第 t 个词时，系统会拿它和“标准答案”的第 t 个词比对，算一个局部损失。

这意味着：

每个 token 被平等对待

模型只关心“这一步对不对”

不关心整段输出是否逻辑自洽

所以你会发现：

SFT 模型的回答往往局部流畅、全局混乱——前半段推理严谨，后半段结论跑偏，甚至自相矛盾。

而RLHF（以及 DPO/GRPO 等偏好学习方法）的优化单位是整个 sequence。

它等模型生成完整回答后，再基于人类偏好或规则打一个整体分数，然后用这个信号反向调整策略。

换句话说：

SFT 在问：“这个词该不该这么写？”

RL 在问：“这段话值不值得被选中？”

二、SFT 是拟合分布，RL 是探索策略

SFT 本质上是在拟合已有数据的条件概率分布：

P(y|x) ≈ P_data(y|x)

你给它什么样本，它就学什么模式。

一旦数据里没有某种推理结构（比如“先分析条件，再给结论”），模型就永远学不会。

而且 SFT 很容易饱和——万级样本后，再加数据收益极低，甚至过拟合。

而 RL 是策略优化（Policy Optimization）：

模型会主动尝试不同生成路径（exploration），通过奖励信号判断哪些路径更优，从而更新自己的生成策略。

关键在于：

那些“更好的回答”，可能根本不在原始 SFT 数据里。

它们是模型在反馈引导下“涌现”出来的。

这就是为什么 RL 能突破 SFT 的能力天花板。

三、DPO / GRPO 为什么火？因为它们让 RLHF 变得“能用、好用、敢用”

早期做 RLHF，主流方法是 PPO。

但它有个大问题：训练过程太复杂。

想象一下：你要教一个学生写作文。

PPO 的做法是——

先请一位“评分老师”（叫 Critic）全程盯着学生写，每写一句就估分：“这句值 0.7 分，下一句可能值 0.6……”

然后根据这些预估分数调整学生的写法。

问题来了：

这位“评分老师”自己也要训练，相当于多养一个模型；

它估的分经常不准，导致学生越学越懵；

整套流程又慢又吃显存，调一次参数像跑一场马拉松。

而DPO 换了个思路：

它不再依赖“实时估分”，而是直接拿两篇学生作文（一篇好、一篇差），告诉模型：“选这篇好的”。

背后的数学被巧妙简化成一个可以直接优化的公式——不需要额外老师，用原来的 SFT 模型就能训。

GRPO 更进一步：

它一次让学生写好几篇作文（比如 4–8 篇），然后在这一组里排序：“A 最好，B 次之，C 不行……”

这种“内部比拼”方式，让反馈信号更稳定，训练不容易崩。

所以 DPO 和 GRPO 的真正价值，不是“更先进”，而是：

把 RLHF 从实验室里的高难度操作，变成了产品团队能快速试错、持续迭代的常规工具。

它们不取代 SFT，而是让 RLHF 走出论文，走进产线。

四、所以，到底什么时候需要 RL？

简单判断标准：

用 SFT 就够了：

任务有明确标准答案（如信息抽取、模板填充）

输出短、结构固定（如标题生成、标签分类）

不涉及价值判断或复杂推理

必须上 RL：

输出是长文本、需逻辑连贯（如报告生成、客服对话）

存在多个合理答案，但有优劣之分（如方案建议、内容创作）

需要行为对齐（如拒绝有害请求、保持立场一致）

最后一句总结

SFT 让模型“会说话”，

RL 让模型“说对的话”。

前者解决能力问题，后者解决意图与边界问题。

如果你的场景已经超出“模仿”，进入“决策”或“表达立场”，

那 SFT 真的不够——这时候，RL 不是可选项，而是必选项。

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