移動(dòng)端網(wǎng)站咋做,ui培訓(xùn)班學(xué)費(fèi)多少,撫州seo,蘇州市市政建設(shè)集團(tuán)公司網(wǎng)站最近在看訓(xùn)練營同學(xué)的簡歷#xff0c;有一個(gè)現(xiàn)象特別明顯#xff0c;幾乎每一份簡歷里#xff0c;都會(huì)寫上幾個(gè)看起來很“硬核”的詞#xff1a;PPO、DPO、GRPO、RLHF。 乍一看確實(shí)挺唬人#xff0c;但問題往往出在下一步。 一到模擬面試#xff0c;我只問一句最基礎(chǔ)的問…最近在看訓(xùn)練營同學(xué)的簡歷有一個(gè)現(xiàn)象特別明顯幾乎每一份簡歷里都會(huì)寫上幾個(gè)看起來很“硬核”的詞PPO、DPO、GRPO、RLHF。乍一看確實(shí)挺唬人但問題往往出在下一步。一到模擬面試我只問一句最基礎(chǔ)的問題為什么要用這些方法SFT 不夠嗎它們到底解決了什么問題結(jié)果十個(gè)里有八個(gè)當(dāng)場卡住。要么開始復(fù)述論文名詞要么繞著“效果更好”“對齊更強(qiáng)”打轉(zhuǎn)但就是說不到點(diǎn)子上。這背后其實(shí)不是表達(dá)能力問題而是對 SFT 和 RLHF 的底層差異沒想明白。今天這篇我就不講公式不講論文只從訓(xùn)練視角和工程實(shí)踐出發(fā)把這件事講清楚。一、一個(gè)看腳下一個(gè)看終點(diǎn)先說最根本、也是最容易被忽略的一點(diǎn)。SFT 和 RLHF關(guān)注的“優(yōu)化對象”根本不是一回事。SFT 在看什么SFT 的核心損失函數(shù)是交叉熵。什么意思模型每生成一個(gè) token都會(huì)被拿去和“標(biāo)準(zhǔn)答案”的下一個(gè) token 對齊。對了加分 錯(cuò)了扣分。在這個(gè)過程中每一個(gè) token 的權(quán)重是一樣的模型只關(guān)心“這一小步走得對不對”這就帶來一個(gè)非常典型的現(xiàn)象模型很容易“局部最優(yōu)”。舉個(gè)很真實(shí)的例子。在長鏈路推理里模型可能前幾句話非常通順語氣也很自然但到后半段邏輯開始擰巴甚至結(jié)論和前文沖突。從 SFT 的角度看它并沒有犯什么“致命錯(cuò)誤”每個(gè)詞看起來都挺合理局部概率也都不低但從人的角度看這段回答已經(jīng)不及格了。RLHF 在看什么RLHF包括 DPO、GRPO 這些變體看的不是 token而是整段輸出。它的優(yōu)化單位是 sequence。也就是說模型生成一整段回答之后才會(huì)被整體打一個(gè)“好或不好”的評價(jià)。這個(gè)視角的變化非常關(guān)鍵。它意味著模型開始關(guān)心這段話整體邏輯通不通推理有沒有前后矛盾結(jié)論是不是靠譜風(fēng)格和態(tài)度是不是符合預(yù)期這也是為什么在長邏輯推理、復(fù)雜多輪對話中RLHF 帶來的提升是質(zhì)變級別的而不是簡單的“潤色”。一句話總結(jié)就是SFT 看腳下RLHF 看終點(diǎn)。二、SFT 更像背題庫RLHF 更像做真題再換一個(gè)更接地氣的角度。SFT背題庫SFT 的本質(zhì)是對已有數(shù)據(jù)分布的擬合。你給模型一萬條問答它就盡力把這“一萬條模式”學(xué)熟。工業(yè)界有一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的經(jīng)驗(yàn)SFT 在“萬級樣本”附近就很容易飽和。再繼續(xù)喂數(shù)據(jù)模型可能出現(xiàn)兩種情況效果不再明顯提升甚至開始過擬合說話變得刻板因?yàn)楸O(jiān)督學(xué)習(xí)的上限被你的數(shù)據(jù)分布牢牢鎖死了。你給它什么它就學(xué)什么。RLHF做真題RLHF 的邏輯完全不同。假設(shè)我們現(xiàn)在有一個(gè) SFT 模型水平大概 60 分。在 RL 階段模型會(huì)開始對同一個(gè)問題生成多種不同回答有的 50 分有的 70 分有的可能 80 分獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)會(huì)告訴模型剛才那個(gè) 70 分、80 分的回答更好。于是模型會(huì)朝這個(gè)方向調(diào)整策略。關(guān)鍵在于這些“更好”的回答并不一定存在于原始 SFT 數(shù)據(jù)中。它們是通過“探索 反饋”涌現(xiàn)出來的。這也是為什么RLHF 的訓(xùn)練步數(shù)往往是幾千甚至上萬數(shù)據(jù)吞吐量可以到百萬級模型在做的不是記憶而是試錯(cuò)。三、GRPO 火的真正原因不是“新”而是“實(shí)用”今年很多同學(xué)都在寫 GRPO但真正理解它解決了什么問題的人并不多。先說傳統(tǒng) PPO 的一個(gè)現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)。PPO 需要一個(gè)Critic價(jià)值網(wǎng)絡(luò)來給模型打分。在大模型場景下這意味著額外一套大模型顯存和算力成本極高工程復(fù)雜度陡增GRPO 的思路很“工程化”。它不再引入一個(gè)巨大的 Critic而是針對同一個(gè)問題讓模型一次性生成一組回答在這組回答內(nèi)部做相對排序也就是說不問“你有多好”只問“你比誰好”。這種組內(nèi)對比本質(zhì)上仍然是在做“探索 利用”但成本大幅下降。這也是為什么在很多實(shí)際項(xiàng)目中GRPO 比 PPO 更容易落地。不是因?yàn)樗呒壎且驗(yàn)樗詢r(jià)比更高。四、能力和規(guī)范本來就該分工如果一定要給 SFT 和 RLHF 做一個(gè)清晰分工目前工業(yè)界的共識(shí)其實(shí)已經(jīng)很明確了。SFT 負(fù)責(zé)什么負(fù)責(zé)刷模型的基礎(chǔ)能力。比如指令理解基本問答格式常見任務(wù)的完成能力沒有 SFT模型連“話都說不順”。RLHF 負(fù)責(zé)什么負(fù)責(zé)對齊模型的行為規(guī)范和全局表現(xiàn)。包括長序列邏輯穩(wěn)定性多輪對話的一致性風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容的邊界在模棱兩可場景下的選擇純 SFT 的模型在開放環(huán)境下是非常危險(xiǎn)的。因?yàn)樗皇歉怕蕯M合。如果數(shù)據(jù)里有偏差或者用戶刻意誘導(dǎo)模型很容易“順著說下去”。RLHF 本質(zhì)上是給模型裝了一層“約束系統(tǒng)”。不是讓它更會(huì)說話而是讓它知道什么時(shí)候該閉嘴什么時(shí)候該收斂。五、為什么簡歷里只堆名詞反而是減分項(xiàng)最后說一句可能不太好聽的實(shí)話。在現(xiàn)在的面試環(huán)境里寫了 PPO、GRPO不是加分項(xiàng)解釋不清楚為什么要用才是致命問題面試官真正想聽的從來不是算法名而是這些問題SFT 在你的任務(wù)里卡在了哪你引入 RL是為了解決什么具體問題是長邏輯是對齊還是探索不足為什么不用規(guī)則、不用數(shù)據(jù)增強(qiáng)如果這些問題答不上來那說明你只是“用過方法”但沒有“理解方法”。六、最后的總結(jié)不要把 RLHF 當(dāng)成 SFT 的豪華版。它們不是一個(gè)層級的東西而是兩條不同的訓(xùn)練路徑。SFT 的天花板很明確token 級數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)易飽和RLHF 的價(jià)值也很明確序列級探索驅(qū)動(dòng)能突破數(shù)據(jù)分布上限能做價(jià)值對齊引入 PPO、DPO、GRPO不是為了顯得自己“懂算法”。而是因?yàn)樵陂L序列邏輯、能力涌現(xiàn)和行為對齊這三件事上SFT 真的不夠。想清楚這一點(diǎn)再寫簡歷再做項(xiàng)目很多問題自然就通了。最后說一句真正能拉開差距的從來不是知識(shí)點(diǎn)而是體系與思考方式。在過去的幾個(gè)月中我們已經(jīng)有超過80 個(gè)同學(xué)戰(zhàn)績真實(shí)可查反饋拿到了心儀的 offer 包含騰訊、阿里、字節(jié)、華為、快手、智譜、月之暗面、minimax、小紅書等各家大廠以及傳統(tǒng)開發(fā) / 0 基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行的同學(xué)在短時(shí)間內(nèi)拿到了各類大中小廠的 offer。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我們整理出這套AI 大模型突圍資料包? 從零到一的 AI 學(xué)習(xí)路徑圖? 大模型調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)手冊附醫(yī)療/金融等大廠真實(shí)案例? 百度/阿里專家閉門錄播課? 大模型當(dāng)下最新行業(yè)報(bào)告? 真實(shí)大廠面試真題? 2025 最新崗位需求圖譜所有資料 ?? 朋友們?nèi)绻行枰禔I大模型入門進(jìn)階學(xué)習(xí)資源包》下方掃碼獲取~① 全套AI大模型應(yīng)用開發(fā)視頻教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微調(diào)與部署、DeepSeek等技術(shù)點(diǎn)② 大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時(shí)間少走彎路方向不對努力白費(fèi)。這里我給大家準(zhǔn)備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通③ 大模型學(xué)習(xí)書籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。④ AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。⑤ 大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。⑥ 大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。以上資料如何領(lǐng)取為什么大家都在學(xué)大模型最近科技巨頭英特爾宣布裁員2萬人傳統(tǒng)崗位不斷縮減但AI相關(guān)技術(shù)崗瘋狂擴(kuò)招有3-5年經(jīng)驗(yàn)大廠薪資就能給到50K*20薪不出1年“有AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)”將成為投遞簡歷的門檻。風(fēng)口之下與其像“溫水煮青蛙”一樣坐等被行業(yè)淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理應(yīng)用技術(shù)項(xiàng)目實(shí)操經(jīng)驗(yàn)“順風(fēng)”翻盤這些資料真的有用嗎這份資料由我和魯為民博士(北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士)共同整理現(xiàn)任上海殷泊信息科技CEO其創(chuàng)立的MoPaaS云平臺(tái)獲Forrester全球’強(qiáng)勁表現(xiàn)者’認(rèn)證服務(wù)航天科工、國家電網(wǎng)等1000企業(yè)以第一作者在IEEE Transactions發(fā)表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)專利等35項(xiàng)中美專利。本套AI大模型課程由清華大學(xué)-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎(jiǎng)得主魯為民教授領(lǐng)銜研發(fā)。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的技術(shù)人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。以上全套大模型資料如何領(lǐng)取