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基于GitHub项目：https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn

为什么需要人类反馈？

适应人类需求。

RLHF 的三大阶段

阶段1：监督微调（SFT）

• 目标：模型生成人类想要的回答

• 方法：人类示范优质回答

• 数据：人工编写的问答对

用户：如何做煎蛋？
人类示范：首先，在平底锅加少许油，中火加热。然后打入鸡蛋...

阶段2：奖励模型训练

训练一个"裁判模型"来评判回答质量：

收集对比数据：

• 给模型同一个问题生成多个回答

• 人类标注哪个回答更好

问题：解释量子纠缠
回答A：量子纠缠是量子力学现象...（专业但晦涩）★
回答B：想象两个心灵感应的粒子...（通俗易懂）★★★

训练奖励模型：

• 输入：问题 + 回答

• 输出：质量评分

• 目标：准确预测人类偏好

关键点：奖励模型学会人类价值观：简洁性、安全性、有用性

阶段3：强化学习微调（PPO）

原始模型->>+奖励模型： 生成回答
奖励模型->>-原始模型： 评分反馈
原始模型->>原始模型： 根据评分调整参数

使用近端策略优化（PPO） 算法：

1. 模型生成回答

2. 奖励模型打分

3. 模型调整策略获得更高分

4. 避免偏离原始能力（KL散度约束）

RLHF 的效果 

经过RLHF训练的模型：

能力	提升效果
有用性	回答更精准解决用户问题
诚实性	减少"一本正经胡说八道"
无害性	过滤有害/偏见内容
风格适配	能调整正式/幽默等风格

RLHF实战 

# 伪代码 - PPO核心训练循环
for epoch in range(num_epochs):# 1. 生成回答responses = model.generate(prompts)# 2. 获取人类/奖励模型评分rewards = reward_model.score(prompts, responses)# 3. 计算原始模型评分（KL约束）with torch.no_grad():old_log_probs = original_model(responses)# 4. PPO优化loss = ppo_loss(current_log_probs, old_log_probs, rewards)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()