trl这个python库是干嘛的？如何让我这个0基础的人快速掌握之？

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引言

trl（Transformer Reinforcement Learning）是一个由Hugging Face开发的全栈Python库，专门用于通过强化学习（RL）微调和对齐大型语言模型（LLM）和扩散模型。它整合了监督微调（SFT）、奖励建模（RM）、近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）等核心方法，旨在帮助开发者和研究者高效优化模型行为，使其更符合人类偏好或特定任务需求。

可见，TRL虽然从名字上看，是针对强化学习的，但人家也支持监督微调（SFT）

一、trl的核心功能与应用场景

1. 监督微调（SFT）
   在特定数据集上调整预训练模型，使其适应新任务（如生成积极文本、代码补全）。

from trl import SFTTrainer
trainer =