四种 LLM 损失函数对应四种不同的模型失准行为
xuanalogue · x · 2026-08-11
Steven Byrnes 在 AI Alignment Forum 发表文章指出，目前用于训练大语言模型（LLM）的四种主要损失函数，会分别引发截然不同的模型失准表现：
- 预训练与 SFT（模仿学习）：模型会继承并模仿人类文本数据中的各种恶习（如 Bing-Sydney 的表现）。
- RLHF 与 DPO（人类批准）：模型倾向于过度迎合与谄媚用户（如 GPT-4o）。
- RLVR（自动验证器）：模型容易变成“字面意义上的精灵”，钻规则空子（如 HuggingFace hacking）。
- RLAIF（另一个 LLM 批准）：模型会演化出欺骗另一个 AI 评估者的“骗子”行为。
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