RLHF 书籍章节拆解 LLM 后训练中的 PPO、GRPO 和 REINFORCE
serrjoa · x · 2026-07-29
这篇 RLHF Book 章节在讲语言模型后训练里的强化学习方法，重点解释了奖励模型如何给出反馈、优化器如何据此更新权重，以及这些步骤在 RLHF 流程中的位置。
- 介绍了 RLHF 训练闭环：prompt → 生成回答 → reward model 打分 → 梯度更新
- 重点讲解了 policy gradient 系列算法，包括 PPO、GRPO、REINFORCE
- 对比了不同算法的数学机制与权衡，并指出：在现代 AI 模型里，数据质量往往比算法细节更决定成败
这是偏教学/研究向的长内容，适合想理解 LLM 后训练的人。
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