一文读懂多模态大模型：强化学习技术全面解读 SFT、RLHF、RLAIF、DPO

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨猫先生 来源丨魔方AI空间 编辑丨极市平台 极市导读   本文从强化学习如何增强大语言模型（LLMs）的视角，进行系统性全面解读，涵盖强化学习的基础知识、流行的RL增强LLMs、基于奖励模型的RL技术（RLHF和RLAIF），以及直接偏好优化（DPO）方法。其目的旨在能够根据输出质量获得奖励反馈，从而提高生成内容的准确性、连贯性和上下文适当性。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 可带着如下问题深入阅读： 什么是 强化学习 以及 有哪些强化学习方法 ，如何在训练过程中 引入人类反馈以优化模型行为 ，以及如何在没有显式奖励模型的情况下 直接利用人类偏好数据 进行对齐。 01 引言 大语言模型（ LLMs ） 是一些在大量文本数据上预训练的复杂语言模型，使它们能够对 多样化的输入产生连贯流 ………………………………