强化学习微调方法

🎯 核心价值

强化学习微调（RL Fine-tuning）是一类基于人类反馈和偏好学习的高级微调技术，旨在使大语言模型（LLM）的输出更符合人类的期望、价值观和特定指令风格。这类方法超越了传统的监督微调SFT，通过学习隐式的偏好信号，实现更深层次的模型对齐。

💡 主要方法与选择

方法	核心思想	适用场景	复杂度	主要优势
监督微调SFT	学习显式输入输出	基础指令跟随、知识注入	低	简单直接
DPO微调	直接优化偏好对	需要人类偏好对比数据	中	无需奖励模型、训练稳定
RLHF微调	模仿人类反馈循环（包含PPO微调）	追求高质量、复杂对齐	高	效果最佳、最接近人类

🚀 方法选择导航

1. 基础能力构建：
   • 目标：让模型掌握基本指令跟随和知识。
   • 推荐：从监督微调SFT开始。
2. 简单偏好对齐：
   • 目标：模型输出符合已标注的优劣偏好。
   • 资源：有”chosen/rejected”形式的偏好数据集。
   • 推荐：DPO微调，流程简单，效果良好。
3. 复杂与高质量对齐：
   • 目标：模型输出在多个维度（如有用性、无害性、真实性）上与人类期望高度一致。
   • 资源：需要构建奖励模型，并进行多阶段训练。
   • 推荐：RLHF微调，通常使用PPO微调作为核心优化算法。