惠州市网站建设_网站建设公司_需求分析_seo优化

RLHF是通过人类偏好数据训练奖励模型并利用强化学习微调语言模型的技术。ChatGPT的RLHF包含三步：领域特定预训练、监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习。LLaMA2引入安全相关偏好和拒绝采样技术改进。未来基于AI反馈的RLAIF可减少人工依赖，提高可扩展性并保持性能。Hugging Face TRL库是实现RLHF的实用工具。

介绍

RLHF（基于人类反馈的强化学习）是一种通过人类偏好数据训练奖励模型，并利用强化学习微调语言模型，使其输出更符合人类价值观和偏好的技术。

ChatGPT的RLHF

0、步骤一：领域特定预训练（Domain Specific Pre-Training）

使用因果语言建模目标，在原始文本上对预训练的大语言模型进行微调。目的是让模型适应特定领域的语言风格和知识。

1、步骤二：监督微调 （Supervised Fine-Tuning）- 训练出人类期望初始模型

SFT是在在已经预训练好的领域特定的 LLM 基础模型作为起点，并在一小部分高质量的、由人类标注的“标准答案”数据或任务特定和领域特定的（提示/指令，回答）高质量配对数据上进行微调。这一步让模型初步学会如何更好地遵循指令，为后续的强化学习阶段提供一个高质量的“策略”起点。

整个过程可以分解为以下几个关键环节：

• 数据准备

• Prompts & Text Dataset：首先，需要收集或创建一个提示词数据集。这些提示词就是用户可能会向模型提出的问题或指令，例如“解释一下牛顿定律”或“写一首关于月亮的诗”。
• Human Augmented Text：然后，会要求标注人员（人类）为这些提示词编写高质量的回答。这些回答需要准确、有用、无害，并完美地遵循指令。这是“可选的”，意味着在实践中，有时也会直接使用现有的高质量对话或文本数据。

• 模型准备

• Initial Language Model：这是一个已经在大规模通用文本上预训练好的基础语言模型（例如，类似于GPT-3的模型）。它拥有丰富的语言知识和生成能力，但可能不擅长精确地遵循特定指令。

• 训练过程

• Train Language Model：使用上面准备好的“提示词-高质量回答”配对数据，以监督学习的方式对这个基础模型进行微调。
• 具体做法：将提示词输入模型，让模型生成回答，然后将其与人类编写的标准答案进行对比，通过计算损失函数和反向传播，来调整模型的参数，使其输出逐渐向人类期望的答案靠拢。

2、步骤三：RLHF（基于人类反馈的强化学习）

• 奖励模型训练（Reward Model Training）：训练一个语言模型，用于判断回答的“好”与“坏”（例如“点赞”或“点踩”）。
• RLHF 微调（RLHF Fine-Tuning）：使用由人类专家标注的**（提示，好回答，坏回答）** 数据，结合奖励模型对 LLM 进行对齐训练，使其生成更符合人类偏好的回答。

1、训练奖励模型 - 学习人类的偏好

训练一个能够代替人类来给模型回答打分的“裁判”模型。方法是让上一步微调好的模型对同一个提示生成多个不同的回答。让人类标注员对这些回答进行排序，指出哪个更好，哪个更差。一旦奖励模型训练好，它就可以自动、快速地给海量的模型生成内容打分，从而替代昂贵且耗时的人类标注。具体步骤如下：

生成候选文本

• 起点：从Prompts Dataset中采样一批提示。
• 生成：将这些提示输入到第一步产生的SFT模型中。对于同一个提示，让模型生成多个（通常为4到9个）不同的回答。

人类进行排序和打分

• Human Scoring：将上一步生成的多组文本（每组对应一个提示）呈现给人类标注员。
• Outputs are ranked：标注员的任务不是直接打分，而是对这些文本进行质量排序（例如，从最好到最差）。如使用ELO评分系统（国际象棋等竞技游戏中常用）是一种将排序转化为精确分数的有效方法。
• 结果：最终，每个生成的文本都会获得一个量化的分数（如7.0），这个分数代表了其在人类评判中的相对质量。

训练奖励模型

• Train on (sample, reward) pairs：现在，我们拥有了一个训练数据集。其中每个样本都是一对数据：

• 样本：一段模型生成的文本。
• 奖励：该文本对应的人类偏好分数。

• Reward (Preference) Model：我们初始化一个新的模型（通常基于SFT模型的结构进行修改），其任务是学习一个映射关系：输入一段文本，输出一个标量奖励值。
• 训练过程：通过大量的(文本, 分数)配对数据，训练这个奖励模型，让它学会预测人类会给某段文本打多少分。它的目标是最小化自己的预测值与人类给出的真实分数之间的差距。

3、强化学习微调 - 用“奖励”来引导模型

使用强化学习**（PPO），利用训练好的奖励模型作为“指南针”，来进一步优化语言模型，使其生成更受人类偏好的回答。具体是利用第二步训练好的奖励模型作为指导，使用强化学习来进一步优化第一步得到的SFT模型**，使其生成的回答能获得更高的奖励，同时避免模型为了“刷分”而产生乱码或荒谬的内容。

• 输入与生成

• Initial Language Model：即第一步得到的SFT模型，作为参考的“基线”或“锚点”。它可能生成y: a furry mammal。

• Tuned Language Model (RL Policy)：这是我们正在通过强化学习进行微调的、当前版本的模型（即“策略”）。它可能生成y: man's best friend。

• 从Prompts Dataset中取出一个提示，例如x: A dog is...。

• 将这个提示同时输入给两个模型：

• 计算奖励

• 将当前策略生成的回答y: man's best friend输入给Reward Model。
• 奖励模型会给出一个标量奖励r_θ(y|x)，比如7.5。这个分数代表了人类对这个回答的偏好程度。

• 施加约束

• 为了防止模型为了获得高奖励而“走火入魔”（例如，生成一堆无意义的、但恰好能骗过奖励模型的词），我们引入了一个KL散度惩罚项：λ_KL * D_KL(π_PPO(y|x) || π_base(y|x))。
• D_KL(...)：衡量的是当前策略π_PPO和初始基线模型π_base的输出分布之间的差异。如果差异过大，就会被惩罚。
• λ_KL：是一个超参数，用于控制惩罚的力度。
• 作用：这个惩罚项像一根“缰绳”，确保模型在追求高奖励的同时，不会偏离它从预训练和SFT中学到的基本语言知识和常识太远，从而保证输出的文本既符合偏好，又保持连贯和合理。

• 组合最终奖励并更新模型

• 最终奖励 = 奖励模型分数 - KL惩罚项
• 这个组合后的最终奖励被送入Reinforcement Learning Update (e.g. PPO)算法中。
• PPO算法会根据这个奖励信号，计算梯度∇_θ J(θ)，并按照θ ← θ + ∇_θ J(θ)的方式更新Tuned Language Model的参数θ。

LLaMA2的改进版RLHF

LLaMA 2 采用的一种更先进、更复杂的 RLHF 流程。

• 引入安全相关的人类偏好（Safety Reward Model）

• 能够流水线式的执行训练流水线，可以使用拒绝采样（Rejection Sampling)解决训练过程中的高质量数据和稳定性问题

基于AI反馈的RLAIF（未来方向）

减少对人类标签的依赖：RLAIF通过利用大型语言模型（LLMs）生成的偏好标签来代替人类反馈，从而减少了对耗时且成本高昂的人类标注工作的依赖。

提高可扩展性：由于减少了对人工标注的需求，RLAIF大大提高了强化学习训练流程的可扩展性，使得在大规模数据集上训练语言模型变得更加可行和高效。

保持或提高性能：根据实验结果，RLAIF在多个文本生成任务上达到了与RLHF相当甚至更优的性能，包括摘要、有益对话生成和无害对话生成，这表明AI反馈是一种有效的替代人类反馈的方法。

处理领域偏移：实验表明，RLAIF在处理领域偏移问题上表现出色，即使在训练和测试数据分布不一致的情况下，也能保持较高的性能。

直接利用LLM反馈：通过直接提示LLM获取奖励分数，RLAIF绕过了将LLM偏好标签提炼成奖励模型的步骤，这种方法在某些情况下比传统的RLHF设置更有效。

AI偏好生成的优化：通过研究不同的AI偏好生成技术，如链式推理和详细的前言提示，RLAIF为最大化AI生成偏好与人类偏好的一致性提供了有效的策略。

可解释性和调整性：RLAIF提供了一种机制，通过直接调整AI生成的偏好，可以进一步提高模型的可解释性和根据特定需求进行微调的能力。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

大模型全套学习资料已整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】