强化学习 - 在llm中的应用
2025-10-25 14:27:19 0 举报强化学习知识，大模型知识
作者其他创作
大纲/内容
BaseLLM
偏好数据构建数据形式：收集人类对同一问题的多个回答的排序或 pairwise 比较（如「回答A优于回答B」），而非直接打分。
奖励模型（RM）
监督微调（SFT）
用奖励信号优化策略目标：通过强化学习（PPO算法）更新SFT模型，使其生成奖励模型高分的回答，同时避免偏离语言模型基本能力。
构建基础回答能力
强化学习（PPO）
Step 1: 生成经验（Make Experience）Step 2: 计算优势与回报（Advantage & Return）Step 3: 优化Actor与Critic模型
数据构建：收集高质量「问题-回答」对（如人类撰写的理想回复），例如「如何保持健康？」搭配详细的饮食、运动建议
构建特定领域或私域的回答能力
将人类偏好转化为数值信号目标：训练一个能自动为回答打分的模型，替代人类实时反馈，作为强化学习的「奖励函数」
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