什么是RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)？它在大模型训练中扮演什么角色？

1. 什么是 RLHF？

RLHF 全称 Reinforcement Learning from Human Feedback，即 基于人类反馈的强化学习。
它是一种让大模型学会对人类更有帮助、更符合人类价值观的训练方法，通过人类偏好数据指导模型输出。

核心思想
在预训练阶段，模型只是学会了“统计相关性”（预测下一个词），但并不一定懂得：

• 哪种回答对用户最有帮助

• 哪种回答更安全、礼貌

• 哪种回答更符合道德和法律规范

RLHF 的目标就是让模型不仅能“会说”，还要“说得对、说得好、说得合适”。

2. RLHF 的训练流程（3 个主要阶段）

阶段 1：监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）

• 用高质量的人类标注数据（问答对）微调预训练模型。

• 让模型学会更贴近人类风格的回答。

阶段 2：奖励模型训练（Reward Model, RM）

• 准备大量模型生成的多种候选回答。

• 人类标注员对这些回答进行排序（哪个更好，哪个更差）。

• 用这些排序数据训练一个“奖励模型”，让它学会评估回答的好坏。

阶段 3：强化学习优化（Policy Optimization, PPO 常用）

• 让模型（策略模型）生成答案，并用奖励模型打分。

• 用强化学习算法（比如 PPO）调整模型权重，让模型倾向于生成高分答案。

流程示意

预训练模型  →  SFT  →  奖励模型  →  PPO 优化策略模型

3. RLHF 在大模型训练中的角色

训练阶段	主要目标	RLHF 是否参与
预训练	学习通用语言知识	不涉及 RLHF
SFT	让模型具有人类风格的回答能力	第一阶段
奖励模型训练	学会打分	第二阶段
策略优化	让输出更符合人类偏好	第三阶段

角色总结：

1. 价值观对齐（Alignment）：让模型行为更符合人类期望，减少有害内容。

2. 提升可用性（Helpfulness）：让模型输出更有条理、更专业。

3. 优化用户体验（User-friendly）：减少模棱两可和无关的回答。

4. 面试中可能的追问

• RLHF 和 SFT 有什么区别？
  → SFT 直接用标注好的“标准答案”训练，RLHF 用人类偏好（排序）+ 奖励模型 + 强化学习调整模型行为。

• RLHF 会遇到哪些挑战？
  → 成本高（需要人工标注）、标注员主观性、奖励模型偏差（Reward Hacking）。

RLHF 是让大模型“从会说话 → 会说人话”的关键步骤，它通过人类偏好训练奖励模型，并用强化学习优化模型，让输出更有帮助、更安全、更贴近人类价值观。

5. 举个例子 🌰

把大模型想象成一个刚学会说话的小朋友：

1. SFT 像家长教孩子“正确说法”。

2. 奖励模型 像老师给孩子的作文打分，告诉他哪些表达更好。

3. PPO 强化学习 像孩子根据分数不断改进表达方式，直到更符合大人期待。