RLHF 训练三步与 DPO 替代方案解析

2026年10月12日，BestBlogs.dev 发布机器学习面试指南，对 RLHF 训练流程进行拆解。报道称，RLHF 分为监督微调（SFT）、奖励模型训练与 PPO 策略强化三大阶段：模型先通过人工示范掌握基础格式与语气，再用偏好数据训练自动奖励模型，最后在 KL 散度约束下用强化学习加强高分表达。同一报道还提到，DPO 作为轻量替代方案，省去显式奖励模型，直接基于偏好数据优化，跳过 PPO 循环以降低工程复杂度。目前该报道为事件唯一来源，未出现后续进展或与早先报道的矛盾。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。