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PPO用于语言模型对齐时涉及四个需要同时维护的模型实例：策略模型(Actor)、冻结的SFT参考模型、奖励模型和评价模型(Critic)
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7/18/2026
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UnverifiedPPO在语言模型对齐中面临奖励欺骗挑战，工程实践中通常在目标函数中加入KL散度惩罚项约束策略模型与SFT基础模型的偏离81% similarUnverifiedPPO在RLHF场景下需要同时维护策略模型、参考模型、奖励模型和价值模型四个神经网络77% similarUnverified自回归多模态模型借鉴语言模型的token预测机制，在理解复杂文字指令和保持角色一致性方面更具优势69% similarVerifiedRLHF流程包含三步：训练奖励模型预测人类偏好分数、用PPO强化学习算法调整语言模型参数、通过KL散度约束防止模型偏离原有语言能力65% similarUnverifiedDPO通过数学推导将RLHF优化目标等价转化为仅依赖偏好数据的语言模型分类损失，绕开奖励模型训练与PPO循环，将三阶段流程压缩为单阶段微调65% similar
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