一图看懂 RLHF：从 SFT 到奖励模型再到 PPO 的三步流程
glenbeer · x · 2026-10-05
一条科普推文梳理了 RLHF（基于人类反馈的强化学习）的基本流程，分三步：
- 监督微调（SFT）：人类提供高质量示范回答，用它对 LLM 做监督微调，让模型先学会“答得好”；
- 训练奖励模型：人类对不同回答进行排序，用这些偏好数据训练一个奖励模型，让模型知道“人类更喜欢什么”；
- 强化学习优化：用 PPO 更新策略，使模型生成能获得更高奖励的回答，同时用 KL 惩罚约束模型不偏离原始 SFT 模型太远。
属于入门级技术科普内容。
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