一般我们在使用rlhf微调中,是先sft在rlhf还是直接将预训练模型进行rlhf
时间: 2025-06-20 11:32:57 浏览: 16
### RLHF微调流程中的SFT与RLHF先后顺序
在强化学习微调(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)的过程中,监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)通常作为第一步执行。这是因为SFT的目标是对预训练模型进行初步调整,使其能够更好地理解和遵循人类指令[^4]。
具体来说,在RLHF的整体框架下:
- **SFT阶段**:此阶段通过标注良好的高质量数据集对预训练模型进行有监督的微调。这些数据集中包含了输入提示及其对应的理想输出,从而帮助模型学会如何按照预期的方式响应用户的请求[^1]。
- **RLHF阶段**:在此之后进入强化学习部分,利用偏好排序或者奖励信号进一步优化模型行为。这一环节依赖于之前经过SFT处理过的基线模型来启动,并借助策略梯度等技术提升性能表现[^3]。
因此可以得出结论,SFT先于RLHF发生,它为后续更复杂的强化学习奠定了基础并提供了初始条件[^2]。
```python
def rlhf_process():
"""
A simplified representation of the RLHF process.
Demonstrates that SFT precedes RLHF within this framework.
"""
pre_trained_model = load_pretrained_model()
# Supervised Fine-Tuning (SFT)
sft_data = prepare_sft_dataset() # High-quality labeled data
fine_tuned_model = supervised_fine_tune(pre_trained_model, sft_data)
# Reward Model Training & Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
reward_model = train_reward_model(sft_data) # Using same or similar dataset as SFT
final_model = apply_rlhf(fine_tuned_model, reward_model)
return final_model
```
#### 注意事项
上述描述概括了典型情况下两者的相对位置关系——即SFT位于前而RLHF随后展开;然而实际操作当中可能还会涉及更多细节考量因素以及变体形式存在差异之处需视具体情况分析决定最佳实践方案。
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