本文為 Hugging Face 撰寫的經典科普指南,深入淺出地解析了「人類回饋強化學習 (RLHF)」的運作機制。RLHF 是讓大型語言模型(如 ChatGPT)符合人類意圖(對齊)的核心技術。文章將其拆解為三個主要階段:預訓練與監督微調(SFT)、訓練獎勵模型(Reward Model),以及透過 PPO 演算法進行強化學習微調,並探討了其挑戰與未來展望。
本教學為 Hugging Face 深度強化學習課程的一部分,深入探討當前最主流的強化學習演算法「近端策略優化 (PPO)」。文章解析了 PPO 如何透過「剪裁代理目標函數」解決傳統策略梯度法步長過大導致崩潰的問題,並引導讀者使用 Stable-Baselines3 進行實戰演練,是理解 LLM 對齊技術(如 RLHF)的重要基石。