收藏必备！深入浅出解析大模型RLHF技术原理，小白也能入门大模型！

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布 · 493 阅读

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#算法 #人工智能 #语言模型 #ai #大模型 #转行 #程序员

如何构建大语言模型？我将通过一系列文章带领大家从0到1快速构建大语言模型的底层逻辑和技术体系。有了完整的知识体系，每个人可以结合自身情况和具体业务场景选择适合自己的方式开发和应用大语言模型。

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今天开始第四部分内容：人类反馈强化学习-RLHF。

监督微调（SFT）能让模型遵循指令，但要让模型更好契合复杂人类偏好，常需人类反馈强化学习（RLHF）。RLHF 训练模型依人类判断输出更好内容，优化有益性、无害性等难靠监督示例把握的品质。标准 RLHF 流程主要有三个阶段。

（1）模型初步准备（预训练与 SFT）： 从一个有能力的预训练语言模型开始。然后，使用高质量的提示-响应对数据集进行监督学习微调。

（2）奖励模型 (RM) 训练：训练一个可以预测人类偏好的模型。先选不同提示，用SFT模型生成多个回应，让标注者按标准选喜欢的。奖励模型基于SFT或小预训练模型，改末层为线性层输出分数，用收集的偏好数据训练。

（3）强化学习 (RL) 微调：训练好的奖励模型现在作为人类偏好的代表，提供奖励信号，使用强化学习算法（通常是近端策略优化，PPO）进一步微调 SFT 模型。

看了上面专业、严谨的描述，绝大部分人估计都是一脸懵（直接从入门到放弃）。这些晦涩难懂的专业术语和天书般的数学公式，我不禁要问：“大家真的懂RLHF-人类反馈强化学习？”

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一、为什么需要奖励模型？

为什么需要奖励模型？人类说不清什么是“好回答”********

我们很难用几条规则定义“好回答”，因为总结规则太复杂了。但是如果给我们看两个回答，我们肯定一眼就能看出哪个更好。（这里吐槽下，大多数领导一眼就判断你做得不好，但是不能给出怎么做才是好。）

**学术术语：**奖励模型，这时候闪亮登场了。

普通人该怎么理解奖励模型的作用呢？咱们不妨回到刚才吐槽领导的那个场景。在日常工作中，我们是不是常常会羡慕那些特别善于揣摩领导心思的同事？他们总能精准地捕捉到领导对工作的期望和要求，哪怕领导自己都未必能清晰地说出具体标准，这些同事却能交出让领导满意的成果。

奖励模型在大语言模型RLHF中所扮演的角色，就类似于这些善于揣摩领导心思的同事。我们没办法直接给AI制定一套明确、详尽且万无一失的“好回答”标准，毕竟要总结出这样的规则实在太过复杂，几乎是不可能完成的任务。但是，我们可以采用一种更巧妙的方式——培养一个能够揣摩我们心思的奖励模型。

具体来说，我们给奖励模型展示两个回答（A和B），然后明确告诉它“A比B好”。通过这样反复进行无数次的训练，这个奖励模型就如同一个逐渐熟悉领导脾性的员工，慢慢内化了我们所秉持的评判标准。等到训练成熟之后，当它再看到一个新的回答时，就能够凭借内化的标准给出一个代表“好坏”的分数，从而帮助我们筛选出更符合要求的回答。

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二、为什么需要强化学习微调？

为什么需要强化学习微调？奖励模型善于“评定结果”，却不善于“指导过程”。强化学习微调利用奖励模型的打分，指导模型进行迭代优化。

我们还是接着上面吐槽领导的话题。在日常工作里，领导给个模糊方向让做项目，只指大概方位，不告知具体路线和避坑点。我们按自己理解闷头干，交成果时领导却说不对，问咋改又给不出清晰意见，只让“琢磨琢磨”，让人无奈又无语。

大语言模型训练也面临类似困境。通过奖励模型，模型有了“判断好坏”的能力，好比员工大致知道领导喜欢的成果风格。在简单常规问题上，模型表现尚可，但遇到复杂、多变或需深入思考、创新的问题，就容易“露怯”，回答要么不准确，要么缺乏深度和实用性。

学术术语：强化学习微调**，这时闪亮登场。它就像给大语言模型配备了一位经验丰富的“职场导师”。**

强化学习微调有个“探索 - 反馈 - 调整”的循环过程。模型如同员工，面对问题先按现有能力尝试回答，就像员工依自己理解开展工作。“职场导师”（强化学习算法）依据奖励模型给的分数评估回答。若分数高，说明方向正确，导师会肯定鼓励，让模型保持发扬；若分数低，导师会指出问题，提供改进线索方向，就像告诉员工哪里不好、咋调整。

模型根据反馈，像员工依导师指导调整“工作方式”（内部参数），带着新“经验”再解决新问题，接受新评估反馈。如此循环无数次，模型就像员工在实践里积累经验、提升能力，逐渐学会在复杂情况给出优质、符合期望的回答。

通过强化学习微调，大语言模型不再是按部就班、缺乏灵活性的“新手”，而是成长为能根据不同场景需求灵活应变、精准输出的“职场高手”，更好满足实际应用需求。