RLHF

别被大模型满天飞的“SOTA”跑分骗了！高分真代表好用吗？评估RLHF模型远非通过率那么简单。本文系统剖析了以“HHH”为核心的对齐评估体系，深入探讨了训练过程中奖励分数与KL散度的权衡逻辑。从人工评估的实验设计到自动化基准的去噪技巧，再到红队测试的对抗性验证，为您提供一套从微调监控到安全部署的全链路技术评估指南。

RLHF正经历范式转移。本文通过解析从PPO到DPO（直接偏好优化）的数学推导，揭示DPO如何通过解析解绕过显式奖励模型。进一步探讨RLAIF如何利用“宪法AI”实现数据规模化，并重点剖析DeepSeek-R1背后的核心技术：GRPO（组相对策略优化）与RLVR-AI。前者通过移除Critic网络大幅降低显存需求，后者引入蒙特卡洛过程奖励模型（MC-PRM），将监督粒度从“结果”细化至“推理步骤”，完美解决了复杂逻辑任务中的过程对齐难题。

本文拆解基于人类反馈的强化学习（RLHF）的核心架构。详细剖析了 PPO 算法中策略模型（Actor）、奖励模型（RM）、价值模型（Critic）与参考模型（Ref）的协同机制，推导了包含 KL 散度惩罚与 GAE 优势估计的联合目标函数。探讨了 Temperature 采样与 Reward Whiteining 等工程细节，提供了一套标准化的项目目录结构，并附带基于 trl 库的最小闭环 Python 代码示例，帮助从零构建并调试“生成-评分-更新”的强化学习流水线。

本文剖析基于人类反馈的强化学习（RLHF）的全流程技术细节。通过探讨监督微调（SFT）在处理“幻觉”与“对齐”问题上的局限性，解释如何利用成对比较数据和 Bradley-Terry 模型构建概率化奖励模型。文章核心聚焦于近端策略优化（PPO）算法在 LLM 中的实现，包括 Actor-Critic 架构、GAE 优势估算及防止模型崩溃的 KL 散度惩罚机制。最后，针对梯度爆炸、奖励作弊等常见训练不稳定性问题，提供了参数调优指南与故障排除方案。