InstructGPT 2022 decoder only
InstructGPT是大语言模型对齐人类意识的里程碑工作，解决模型幻觉等问题，更能理解符合人类的期望 。
核心思想 ：通过人类反馈feedback微调模型，使其输出更听话、更安全、更有用helpful, honest, harmless。
InstructGPT 训练分为三阶段：
三阶段训练流程：
SFT 模型 = 学生（回答题）
RM 模型 = 老师（打分）
RL 阶段 = 学生根据老师打分不断改进答题方式
1.监督微调supervised fine-tuning，SFT ，标准的语言建模目标，自回归生成 的回复 token 序列（response） 纯文本指令（instruction）
（1）13k条指令-回复对（instruction，response）在GPT-3基座模型上标准监督学习，全部参数full fine-tuning微调
（2）模型初步学会按指令办事，而不是输出无关内容，得到初步具备指令遵循能力的SFT模型
SFT 模型 = 原始 GPT-3 架构 + 所有参数被更新过一次。
SFT模型作用：
a. 用于生成 RM阶段所需的多个候选回复；
b. 在 RL 阶段冻结作为参考策略（reference policy） 计算 KL 散度，初始化参数成为可训练的策略网络policy；
2.奖励模型训练reward modeling，RM，本质二分类排序任务
基于GPT-3结构的独立打分模型，初始化GPT-3权重不同于其网络，新增一个线性层linear head作为reward head，量化打分。全部参数训练，训练完后不再微调，冻结model。
量化同个指令不同回答哪个更好，主观性打分，RM 必须能处理 (instruction + response) 的总长度（可能比 SFT 更长）。
（1）上一阶段SFT模型同一指令生成多个（通常4~9个）不同回复
（2）按照偏好排序标注（A>B>C...）
（3）训练模型，输入为instruction+response拼接，标签/输出为标量分数r，偏好越大，分值越高，使用pairwise ranking loss优化，损失函数：Bradley-Terry pairwise loss
（4）得到自动评估回复质量的reward model
RM = GPT-3 backbone（初始化） + 新增 reward head（随机初始化） → 端到端微调。
3.强化学习微调reinforcement learning from human feedback，RLHF，本质强化学习任务
使用近端策略优化PPO（Proximal Policy Optimization）算法微调策略网络Policy Network（SFT网络）π，符合人类偏好对齐指令遵循模型。 全部参数full fine-tuning微调
策略网络，强化学习中专业名词。
（1）阶段1的SFT冻结模型生成回复
（2）阶段2的RM冻结模型对回复打分
（3）copy SFT模型为策略网络，生成回复文本，参数可调
（4）loss来自外部，而不是生成模型loss，包含两项：奖励项和KL penalty项，最大化奖励（RM 打分），而不是最小化交叉熵
loss加入KL penalty惩罚项，比较当前策略和 SFT 策略的 log-prob，防止模型偏离原始SFT模型（reference policy）太远（避免过度优化或胡言乱语或多样性丧失）
KL penalty 相当于一个"正则化锚点"，让模型在 遵循人类偏好 和 保持语言建模能力 之间取得平衡。
RLHF 的 loss 来自 RM 打分 + KL 约束，没有 ground-truth 文本监督！SFT 的 loss 来自 真实回复的 token。
（5）目的得到经过人类偏好对齐的指令遵循语言模型InstructGPT
RLHF 微调 = SFT 模型的所有参数 + PPO 更新 + KL 正则化约束。
4.影响
首次系统性地将人类偏好融入 LLM 训练，形成"生成→评价→优化"闭环，RLHF 成为 LLM 对齐的标准范式
RLHF 范式确立，为后续 ChatGPT、Claude、Gemini 等所有主流对话模型奠定技术基础
ChatGPT = InstructGPT + 更大数据 + 更强基座 + 工程优化
引发大量改进工作：DPO（直接偏好优化）、KTO、RAHF 等（试图绕过 RL 的复杂性）
Tokenization：三个阶段使用相同的 tokenizer（如 GPT 的 BPE），确保格式一致。
推理时：只有 RLHF 最终模型被部署，RM 和 SFT 模型都不参与线上服务。
后续：DPO 2023新的替代方案，更简单稳定。