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一文搞懂大模型对齐:SFT、RLHF、DPO 原理与实战
大模型对齐是连接基础模型能力与实际用户需求的重要环节。SFT:通过示范数据教会模型如何回答。RLHF:利用人类偏好训练奖励模型,并通过强化学习等方式优化模型。DPO:直接利用偏好数据优化模型,无需单独训练奖励模型。RLAIF、KTO、GRPO 等方法:为不同反馈形式和优化目标提供了其他选择。真正理解大模型对齐,不能只记住几个英文缩写,更重要的是理解训练数据、优化目标、模型行为和评估指标之间的关系。
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