一文讲清 SFT、DPO、RLVR:三种 LLM 定制方法的监督信号差异
blaizedsouza · x · 2026-10-14
转推 Avi Chawla 的文章,系统对比三种大模型定制方法的学习信号差异:
- SFT(监督微调):需要 prompt + 理想回答,模型学着复现标准答案。适合已有高质量回答的场景,成本在于为每个 prompt 编写并校验答案。
- DPO(直接偏好优化):同一 prompt 下给一个偏好回答和一个拒绝回答,训练时提升偏好回答的概率,无需单独训练奖励模型。适合「比较两个回答比从头写一个更容易」的场景。
- RLVR(可验证奖励强化学习):需要 prompt、参考答案和程序化验证器。模型采样多个解,由验证器自动判分。适合答案可自动校验(如数学)但人工写理想回答昂贵的场景。
原推引用的文章还附了在 SageMaker AI 上做 RLVR 的完整教程。
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