RLHF：不是训练，是“让模型更像人”

RLHF 不是让模型变聪明，而是让它更懂人、更安全、更可控。它是大模型“对齐”的关键。

为什么需要 RLHF？

人类反馈强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）是让大语言模型（LLM, Large Language Model）更符合人类偏好、更安全、更可控的关键技术。

一个仅经过预训练的模型：

• 只是在预测下一个 token，容易胡说八道
• 不懂拒绝危险请求
• 不知道用户真正想要什么
• 可能输出攻击性、不安全内容
• 不会“对齐”人类价值

因此，需要 RLHF，让模型更像一个“懂规则、懂合作、懂用户意图”的助手。

一句话总结：

预训练让模型变强，RLHF 让模型变“乖”。

用云原生工程类比理解 RLHF

下表用云原生工程视角类比 RLHF 的三大组件：

一句话类比：

RLHF 就像对模型做 CI/CD：SFT = 配置，RM = 检查，PPO = 优化循环。

RLHF 全流程架构

下图展示了 RLHF 的三阶段整体架构：

该流程分为 SFT、奖励模型（RM）、PPO 三大阶段，逐步让模型行为对齐人类偏好。

SFT（Supervised Fine-Tuning）：直接教模型“好回答”

SFT 是 RLHF 的第一步，也是最基础的一步。

目标是直接教模型什么叫“好回答”：

• 给模型大量「指令 → 理想回答」示例
• 让它模仿人类的表达和行为

例如：

用户：帮我解释 Transformer
回答：……

通过 SFT，模型第一次学会：

• 如何顺着对话回答
• 如何拒绝危险问题
• 如何按格式组织内容
• 如何像一个助手而不是语言模型

云原生类比：

就像在基础镜像里 apt-get install 一堆实用组件（API、交互风格、协作规则）

奖励模型（RM, Reward Model）：让模型知道“什么是好”

SFT 模型能回答，但不知道什么是“好”。所以要训练一个奖励模型（RM, Reward Model）。

奖励模型的训练流程如下：

1. 给预训练模型一个问题
2. 让它生成多个回答
3. 让标注人员按好坏排序
4. 用排序数据训练一个「好回答计算器」

奖励模型就像：

• Linter
• 代码审查规则
• 安全扫描
• 格式规范审查器

你可以把 RM 理解为：

“一个用于评价回答质量的模型，他不是回答，而是负责打分。”

下图展示了奖励模型的工作流：

PPO（Proximal Policy Optimization）：让模型不断变好

PPO（Proximal Policy Optimization）是 RLHF 的核心优化算法。

目标：

让模型在 RM 的评价下不断改进，使输出越来越符合人类偏好。

PPO 优化流程如下：

1. SFT 模型生成多个回答
2. RM 对它们打分
3. PPO 根据奖励调整模型
4. 限制模型不要偏离太远（KL 惩罚）
5. 反复循环，逐批更新

为什么要 PPO？

• 不像 SFT 一次性写死行为
• 可以多轮优化
• 能学习“隐含偏好”和复杂行为
• 显著提升安全性和合作性

云原生类比：

就像自动化 Canary + 回滚：根据线上表现（奖励）自动调优镜像。

下图展示了 PPO 优化的循环过程：

RLHF 的本质：让模型“对齐”人类

整个 RLHF 可以用一句话总结：

预训练 = 让模型拥有所有知识
SFT = 让模型能像助手一样回答
RM = 判断哪个回答更像人
PPO = 让模型朝“人类偏好”方向反复优化

工程师视角：RLHF 带来了什么？

RLHF 带来的工程价值体现在：

• 更安全（不输出危险内容）
• 更稳重（减少幻觉）
• 更协作（按用户意图说话）
• 更一致（具备统一风格）
• 更懂格式（能按 JSON、Markdown 输出）
• 更像一个“助手”而不是语言模型

总结

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是让模型行为对齐的关键技术，包含三阶段：

• SFT：教模型如何回答
• RM：教模型分辨好/坏
• PPO：让模型不断变好

工程类比：

• SFT = apt-get install 业务逻辑
• RM = Linter + 风险审查
• PPO = 自动调优循环

本质作用：

• 让模型符合人类价值、符合用户意图、更加安全可靠