图解基于人类反馈的强化学习（RLHF）

Hugging Face 发布科普文章，系统拆解基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术流程。训练主要分为预训练语言模型、收集偏好数据训练奖励模型、以及利用 PPO 强化学习微调语言模型三个核心步骤，并在微调中引入 KL 散度惩罚防止模型退化。文章同时梳理了 TRL、TRLX、RL4LMs 等开源工具链，并指出了数据标注成本高昂与人类偏好分歧等当前局限。