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RLHF 三步流程图解：SFT、奖励模型与 PPO
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AI 综述
2026 年 10 月 5 日，AGI Hunt 发布一篇图解文章，将 RLHF（基于人类反馈的强化学习）拆解为三步流程。第一步是监督微调（SFT）：用人类高质量示范回答对大语言模型做监督微调，让模型先学会把问题答好。第二步是训练奖励模型：使用人类对不同回答的排序偏好数据训练奖励模型，让模型知道人类更喜欢什么样的回答。第三步是强化学习优化：用 PPO 更新策略，使模型生成奖励更高的回答，同时以 KL 惩罚约束策略，避免其偏离原始 SFT 模型太远。文章以图示方式呈现这一从 SFT 到奖励模型再到 PPO 的完整链路，属于对既有方法的科普性梳理，未涉及新的模型或实验数据。截至目前，该事件仅此一篇报道，尚无后续进展。
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最新进展10月5日 06:00
AGI Hunt 图解 RLHF 三步流程：SFT、奖励模型、PPO 优化，并用 KL 惩罚约束偏离。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- AGI Hunt一图看懂 RLHF：从 SFT 到奖励模型再到 PPO 的三步流程
RLHF 流程被拆解为三步：监督微调（SFT）、训练奖励模型、强化学习优化。SFT 用人类高质量示范回答对 LLM 做监督微调，让模型先学会答得好；奖励模型用人类对不同回答的排序偏好数据训练，让模型知道人类更喜欢什么。最后用 PPO 更新策略，使模型生成奖励更高的回答，并以 KL 惩罚约束其不偏离原始 SFT 模型太远。
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