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原標題：長文 | 大模型偏好對齊全家桶 – RL側
關鍵字：模型,答案,概率,知乎,操作
文章來源：算法邦
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內容摘要：

今天給大家帶來一篇Reinforcement Learning from Human Feedback的全家桶，來自知乎@何枝（已授權）。
隨著 Llama3 的開源，人們對 Alignment 的重視程度又上一個階梯。作為 Alignment 家族中的核中核，RLHF 家族也開始變的繁榮昌盛，這對各位 RLer 來說可真是喜聞樂見。今天我們就一起來俯瞰一下當下 RLHF 都有些什么奇巧的魔改思路。
如今，LLM 中主流 RLHF 方向分為兩大路線：
以 PPO 為代表的 On Policy 路線
以 DPO 為代表的 Off Policy 路線
PPO:https://arxiv.org/pdf/1707.06347DPO:https://arxiv.org/pdf/2305.18290
那究竟什么是 On Policy，什么是 Off Policy 呢？
我們可以簡單理解為：凡是需要 LLM 在訓練過程中做 generation 的方法就是 On Policy，反之為 Off Policy。
我們通常會說 On Policy 的方更耗卡、訓練更耗時，這里的「耗時」主要就體現在模

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。