关于SFT和RLHF的进一步讨论

    正如在文中所介绍的，指令微调是一种基于格式化的指令示例数据（即任务描述与期望输出相配对的数据）对大语言模型进行训练的过程。在大语言模型的背景下，这种利用配对文本进行训练的方法也被广泛地称为监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。为了保持与相关学术论文中术语的一致性，我们在本文后续的内容中将主要采用“监督微调”这一术语，而非“指令微调”。在InstructGPT中，研究人员将监督微调（SFT）作为RLHF算法的第一个步骤[28]。为了更好地阐述这两种技术的重要性及其相关特点，我们将SFT和RLHF视为两种独立的大模型训练方法。在本章节，我们将深入探讨这两者之间的联系与差异。

SFT和RLHF的优缺点对比

基于学习方式的总体比较

    如下面所述（关于强化学习训练的部分），我们可以将文本生成问题看作为一个基于强化学习的决策过程。具体来说，当给定一个提示作为输入时，大语言模型的任务是生成与任务指令相匹配的输出文本。这个生成过程可以被分解为一系列逐个词元的生成步骤。在每个步骤中，大语言模型会根据已有的策略模型（即模型本身）