rlhf和sft区别
时间: 2025-02-17 07:14:53 浏览: 117
### RLHF与SFT的区别
#### 实现原理的不同
最显著的差异在于两者采用的学习算法不同。RLHF利用强化学习算法来优化模型性能,通过环境反馈调整参数以最大化长期奖励;相比之下,SFT依赖于监督学习方法,在已有标注数据集上进行训练,旨在最小化预测误差[^1]。
#### 训练目标侧重点的变化
除了技术路线的选择外,二者对于模型能力培养的关注点也有所区分。传统意义上的监督式微调主要目的是让神经网络能够准确再现给定输入对应的输出模式,即所谓的“记忆”功能;然而,引入了强化机制后的微调方案则更加强调发展系统的逻辑思考能力和泛化水平,试图超越单纯的数据拟合范畴[^2]。
```python
# 假设有一个简单的线性回归问题作为例子展示两种方式的具体操作流程:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 准备一些模拟数据用于说明
X_train = np.array([[i] for i in range(10)])
y_train_supervised = X_train * 2 + 3 # 这里定义了一个非常直观的关系 y=2x+3 来代表有标签情况下的期望映射关系
def supervised_fine_tuning(X, y):
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
return model.coef_[0], model.intercept_
slope_sft, intercept_sft = supervised_fine_tuning(X_train, y_train_supervised)
print(f"SFT得到的结果为斜率={slope_sft:.2f},截距={intercept_sft:.2f}")
```
上述代码片段展示了如何基于已知函数形式(相当于具备完美标记的信息)执行一次典型的监督型细调过程。而对于RLHF来说,则会涉及到更为复杂的交互环节设计以及相应评价体系构建等内容,这超出了当前示例所能覆盖范围。
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