RLHF → RLAIF → 自动偏好学习：大模型对齐技术的三次演化

过去两年，大模型的能力曲线一路向上，但开发者却反复遇到同一个困境：模型越来越强，却越来越“不听话”。无论是在企业项目中，还是在智能体（Agent）系统里，你都能感受到这种漂移：模型有时过度“自信”，有时过度“安全”，有时又出现幻觉，一旦进入复杂语境，行为更像是一块难以琢磨的黑石头。

于是，对齐（Alignment）技术变成了所有模型团队的必修课。
真正让模型从“能说”到“说得对”“说得稳”“说得负责任”，靠的不是堆显卡，而是——偏好学习（Preference Learning）。

这篇文章，我们来拆开大型模型对齐的三次演化：
RLHF → RLAIF → 自动偏好学习（Autonomous Preference Learning）。
不是概念罗列，而是让你看懂“为什么演化”“怎么演化”“对你做的 AI 应用意味着什么”。

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一、当模型第一次学会“迎合人类”：RLHF 为什么有效？

如果要用一句话概括 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），那就是：

让模型学会“人类喜欢什么样的回答”。

过去我们训练一个语言模型，只需要海量文本，但这些文本没有告诉模型什么是“好回答”。

RLHF 的出现，让模型第一次有机会理解：
原来回答要符合人类偏好，而不是概率统计。

RLHF 做了三件事

1. 先用 SFT（监督微调）教模型“正确示范”