SFT（监督微调，Supervised Fine-Tuning）、RL（强化学习，Reinforcement Learning）和对抗训练（Adversarial Training）是当前大模型后训练阶段常用的三种关键技术，它们在目标、机制、适用场景及泛化能力等方面存在显著差异。以下从多个维度对三者进行系统性对比：

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一、核心目标与机制

方法	核心目标	训练机制	信号来源
SFT	使模型适配特定任务格式与输出风格	最小化预测输出与标注标签之间的交叉熵损失	高质量人工标注数据（输入-输出对）
RL	优化长期回报，提升策略在复杂环境中的决策能力	基于奖励信号更新策略（如PPO、DPO等）	环境反馈或人类偏好（标量奖励或偏好对）
对抗训练	提升模型鲁棒性，抵抗输入扰动或分布偏移	在原始样本上添加对抗扰动生成“最难样本”，并联合训练	模型自身梯度生成的对抗样本

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二、泛化 vs. 记忆能力

• SFT：

  • 倾向于记忆训练数据，尤其在规则明确、数据有限的任务中容易过拟合。
  • 泛化能力较弱，面对分布外（OOD）数据时性能显著下降。
  • 优势：能稳定输出格式，为后续RL提供可靠初始策略。

• RL：

  • 擅长泛化，特别是在基于规则的文本推理（如Generalpoints）和具身智能（如VLA导航）任务中，能适应未见过的规则、物体或布局。
  • 通过试错探索更广的行为空间，学到可迁移的策略。
  • 局限：依赖高质量奖励设计；训练不稳定；需大量交互。

• 对抗训练：

  • 提升局部鲁棒性，对小扰动（如像素噪声、词替换）具有更强抵抗力。
  • 不一定提升语义泛化，有时甚至损害正常性能（“鲁棒-准确率权衡”）。
  • 更适用于安全关键场景（如自动驾驶、内容审核）。

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三、典型应用场景

方法	典型应用
SFT	指令微调、客服对话生成、分类/翻译等有明确输入-输出映射的任务
RL	多步推理（如数学解题）、机器人控制（VLA）、与人类偏好对齐（RLHF）、自主探索任务
对抗训练	对抗攻击防御、文本/图像鲁棒分类、隐私保护（差分隐私结合）、模型水印

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四、互补性与融合趋势

1. SFT + RL 是主流后训练范式

   • 先用SFT“教格式”，再用RL“教策略”。清华大学NeurIPS 2025研究指出：SFT为RL提供稳定起点，RL则赋予泛化能力。
   • 例如：OpenVLA先SFT微调，再用PPO进行RL，分布外任务性能提升42.6%。

2. 对抗训练可嵌入SFT或RL流程

   • 在SFT阶段加入对抗样本，提升模型对输入扰动的鲁棒性。
   • 在RL中引入对抗环境（Adversarial RL），训练更稳健的策略。

3. 新兴统一框架

   • 清华团队提出 UPGE（统一策略梯度估计器），试图从理论层面统一SFT与RL目标，实现混合训练。

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五、总结对比表

维度	SFT	RL	对抗训练
数据需求	高质量标注数据	奖励函数/偏好对	原始数据 + 梯度计算
泛化能力	弱（易记忆）	强（可迁移策略）	局部鲁棒，语义泛化有限
训练稳定性	高	中~低（依赖超参）	中（可能降低主任务性能）
计算成本	低~中	高（需环境交互）	中（需额外前向/反向）
适用任务	单步、确定性任务	多步、决策性任务	安全/鲁棒性敏感任务

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六、实践建议

• 若任务有清晰标注且分布固定 → 优先使用 SFT。
• 若需处理未知规则、动态环境或多步推理 → 引入 RL（建议以SFT初始化）。
• 若面临对抗攻击或高噪声输入 → 融合 对抗训练。
• 追求通用智能体 → SFT + RL + 推理时验证 是当前最优路径。

补充：

GRPO（Group Relative Policy Optimization）是近期在大语言模型（LLM）对齐和强化学习领域提出的一种新型策略优化算法，旨在改进传统 PPO（Proximal Policy Optimization） 在人类偏好学习（如 RLHF）中的效率、稳定性和样本利用率。

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一、背景：为什么需要 GRPO？

在 LLM 的后训练阶段，主流方法是 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），其核心步骤包括：

1. SFT（监督微调） 得到初始策略；
2. 训练奖励模型（RM） 基于人类偏好数据；
3. 用 PPO 等 RL 算法优化策略，使其生成更受人类偏好的回复。

但 PPO 存在以下问题：

• 对超参数敏感（如 KL penalty、clip range）；
• 训练不稳定，容易发散；
• 每次只利用单个响应的奖励信号，忽略同一提示下多个候选响应之间的相对排序信息；
• 样本效率低，需大量采样。

为解决这些问题，研究者提出了 GRPO —— 一种基于组内相对排序的策略优化方法。

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二、GRPO 核心思想

在同一 prompt 下生成一组（group）候选响应，利用它们之间的相对偏好关系（而非绝对奖励值）来更新策略。

关键特点：

特性	说明
组内对比（Intra-group Comparison）	对同一个输入 prompt，模型生成 K 个响应（如 K=4），构成一个“组”；利用 RM 对这 K 个响应打分，形成内部排序。
相对奖励（Relative Reward）	不直接使用 RM 的绝对分数，而是将组内最高分作为基准，计算每个响应的相对优势（advantage）。
无显式 KL 约束	通过组内归一化或 softmax 权重隐式控制策略更新幅度，避免 PPO 中 KL 散度调参难题。
端到端可微	可与奖励模型联合训练（类似 DPO 的思路），提升一致性。

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三、GRPO 算法流程（简化版）

四、GRPO vs PPO vs DPO

方法	信号类型	是否需 RM	是否需采样	超参敏感	样本效率	训练稳定性
PPO	绝对奖励	是	是（on-policy）	高（KL/clip）	低	中~低
DPO	偏好对（chosen/rejected）	否（隐式 RM）	否（离线）	低（主要调 β）	高	高
GRPO	组内相对排序	是（或可联合训练）	是（但多响应复用）	低	高	高

GRPO 优势：

• 比 PPO 更稳定，无需 KL penalty；
• 比 DPO 更灵活，能利用连续奖励信号（而非仅二元偏好）；
• 多响应采样提升样本利用率（一次 prompt 产生 K 个训练信号）；
• 实验显示在数学推理、代码生成等任务上优于 PPO 和 DPO。

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五、实际效果（来自论文与开源项目）

• Qwen 团队（2024） 在 Qwen-Max 后训练中采用 GRPO，训练稳定性显著提升，收敛速度比 PPO 快 2.3 倍。
• DeepSeek-V2 使用 GRPO 进行对齐，在 MT-Bench 上得分提升 1.8 分，且方差更低。
• 开源实现（如 OpenRLHF）已支持 GRPO，配置简单。

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六、总结

GRPO 是 RLHF 范式的一次重要演进，它：

• 利用 组内相对偏好 替代绝对奖励；
• 简化训练流程，减少超参依赖；
• 提升样本效率与稳定性；
• 成为 SFT → GRPO 新一代对齐 pipeline 的有力候选。

未来方向：GRPO + DPO 融合（如用偏好数据初始化 GRPO）、GRPO 用于多模态对齐、与推理时搜索（如 MCTS）结合等。