1. Step1：SFT，Supervised
Fine-Tuning，有监督微调。顾名思义，它是在有监督（有标注）数据上微调训练得到的。这里的监督数据其实就是输入Prompt，输出相应的回复，只不过这里的回复是人工编写的。这个工作要求比一般标注要高，其实算是一种创作了。
2. Step2：RM，Reward
Model，奖励模型。具体来说，一个Prompt丢给前一步的SFT，输出若干个（4-9个）回复，由标注人员对这些回复进行排序。然后从4-9个中每次取2个，因为是有序的，就可以用来训练这个奖励模型，让模型学习到这个好坏评价。这一步非常关键，它就是所谓的Human
Feedback，引导下一步模型的进化方向。
3. Step3：RL，Reinforcement Learning，强化学习，使用PPO策略进行训练。
PPO，Proximal Policy Optimization，近端策略优化，是一种强化学习优化方法，它背后的主要思想是避免每次太大的更新，提高训练的稳定性。具体过程如下：首先需要初始化一个语言模型，然后丢给它一个Prompt，它生成一个回复，上一步的RM给这个回复一个打分，这个打分回传给模型更新参数。这里的这个模型在强化学习视角下就是一个策略。这一步有个很重要的动作，就是更新模型时会考虑模型每一个Token的输出和第一步SFT输出之间的差异性，要让它俩尽量相似。这是为了缓解强化学习可能的过度优化。
LLM的输出怎么评价：
三大原则：有帮助（helpful）、真实性（truthfulness）和无害性（harmlessness） 。
对大部分任务，无害和真实比有帮助更加重要。
对于边界 Case 的指导原则是：你更愿意从试图帮助你完成此任务的客户助理那里收到哪种输出？这是一种设身处地的原则，把自己假想为任务提出者，然后问自己期望得到哪种输出。
参考：
https://yam.gift/2023/02/19/NLP/2023-02-19-ChatGPT-Labeling/