奖励模型

27届大模型面试准备（七十三）：大模型强化学习对齐工程实战——RLHF、PPO 与 GRPO 的训练流水线引言前面把后训练（A16）、对齐税（A48）、多模态训练（A40）、工具调用训练（A42）都铺开了。本篇把"对齐"里最硬核、也是面试官最爱追问的一段单独拎出来讲透：基于强化学习的对齐训练。它和上一篇高频八股（A52）、指令遵循（A48）是一条线，但更偏工程实现——奖励模型怎么训、PPO 为什么要有 critic、GRPO 怎么把 critic 省掉、DPO 又怎么绕过奖励模型直接做偏好。

【系统学AI】03 LLM训练全流程：预训练→SFT→对齐五条路线一个LLM从"一堆随机参数"变成"ChatGPT那样能用"，要经过三个阶段。这篇文章把三步全部讲透——前两步定义清楚、流程画清楚、成本算清楚，重点拆解第三步（对齐训练）在2026年已经分化出的5条路线。

AI核心知识121—大语言模型之基于人类反馈的强化学习（简洁且通俗易懂版）奖励模型 (Reward Model, 简称 RM) 是 RLHF（基于人类反馈的强化学习）架构中不可或缺的“电子裁判” 。

AI核心知识43——大语言模型之RM（简洁且通俗易懂版）奖励模型（Reward Model，简称 RM）是大语言模型在 RLHF（基于人类反馈的强化学习）阶段中不可或缺的一个组件。

汀、人工智能

精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径LLMs Trainer 是一个旨在帮助人们从零开始训练大模型的仓库，该仓库最早参考自 Open-Llama，并在其基础上进行扩充。

我是有底线的